近年来，随着机器学习 (ML) 使用的大量增加，作为 ML 的一个分支的强化学习 (RL) 方法获得了巨大的吸引力，因为它解决了决策的学习自动化问题。时间。 在金融交易的情况下，许多方法如描述性、基本面和技术分析被用于做出股票投资决策。 本文旨在探索的另一种方法是深度 Q 学习，它也是处理金融交易中更实际问题的合适方法。 本文将列出的分析方法（描述性、技术性和深度 Q 学习）应用于苹果股票指数 (AAPL)。 该论文发现，这些技术对交易者有益，也有助于进行长期和短期交易投资。
2021-12-05 19:35:30
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同花顺自动交易客户端，可以自动下单进行买入和卖出
2021-12-05 00:39:11
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“分解还是不分解：股票价格预测的不同神经网络和GBM模型之间的比较。”
在这个项目中，有9个文件：
LSTM.py具有该报告中提到的两种LSTM的代码。
TCN.py具有两个TCN的代码，但是它们具有相同的超参数。
GBM.py具有用于仿真价格几何布朗运动的代码。
stat_decompose.py将时间序列分解为三个部分：趋势，季节性和残差。
testing.py测试LSTM和TCN。
testing_GBM.py测试GBM模型。
testing_decomp3.py将八个分解模型的预测写到csv文件中。
RMSE_MAE_decompose.py从testing_decomp3生成的csv文件中收集预测，并将其与真实数据进行比较。
compare_results.py会打印出可预测某只股票以及平均RMSE和MAE的最佳模型。
报告摘要：
在这项工作中，考虑了18只
2021-12-04 10:47:12
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这是一个交易网站，功能比较完备，用JSP实现的，把它放到服务器Tomcat上就可以运行，不需调试，欢迎各位使用，给出意见。
2021-12-04 01:11:33
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交易算法
TradeAlgo是一种股票交易算法，可对从开放市场到封闭市场的股票下达定单。 我开发此产品是为了帮助我对2021年1月成立的股票交易充满热情，并渴望成为一名量化交易员。
它是如何工作的？
TradeAlgo使用网络抓取来提取预计已经增加的库存清单。 刮除列表后，然后检查每个符号以验证它们是否与代码中设置的参数匹配。 （这些参数是我在对如何预测库存上升进行广泛研究之后创建的）
此后，将使用TD Ameritrade API提取TD Ameritrade帐户的总余额，并将您的总余额分配给与设置的参数匹配的股票。 您可以通过将operations/buyShares.py中第63行的balance更改为所需金额，来更改帐户中分配给算法使用的金额。
最后，调用buy函数以执行所有带有追踪止损的订单，以确保最小的损失。
如何设置？
在secret/config.py ，您需要在每
2021-12-02 19:14:47
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采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。
包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。如有不会运行源代码或定制私信。
2021-12-02 14:51:28
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Web3示例
带有Web3 javascript示例脚本的Node.js，可从以太坊区块链获取基本信息（交易，余额，以太币和代币）。
什么是？
我不是开发人员。 但是，我想学习如何编写与以太坊区块链交互的代码，这是我认为是最有趣的区块链项目之一，是学习如何在网站或仅在控制台中使用臭名昭著的“区块链”的好地方使用一些JavaScript。
如前所述，我不是开发人员，这证明确实是个挑战。 Googling找到了一些很好的示例，但是最终我得到的很多还是我编写的代码。 话虽如此，任何专业人士威力会注意到我的代码并不完美。 本来我打算将所有这些都写成一篇中型文章，但是在Github上找人帮助或更正错
2021-12-02 01:31:45
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