股票交易数据

网上银行系统 使用HTML，CSS，Javascript和SQLite数据库的银行网站，该数据库存储有关用户的信息以及用户进行的交易（如贷记，借记）。

知情交易概率 (PIN) 表示交易过程中的交易对手拥有关于所交换资产价值的优越信息的概率。 这是市场微观结构实证研究中的一个关键概念。 计算 PIN 所需的参数是从交易过程的理论模型的估计中获得的。 Easley 等人讨论了详细信息。 (1996) 等。 这个包包含一个 Matlab 函数，它计算资产市场理论模型产生的交易博弈的经验可能性。 然后使用最大化此函数的参数来计算 PIN。 附上详细的 pdf 格式自述文件，解释了 PIN 背后的理论模型。 该软件包还提供了一个示例文件，该文件使用来自实际资产市场的数据。 数据文件包括买入发起和卖出发起的交易数量，以及在多个交易日内不能归类为“无交易”的交易。 注意：该示例将 fminsearchbnd 包用于受约束的目标函数。 到目前为止，我已经使用 John D'Errico 的 fminsearchbnd 进行了测试，发布日期为

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。

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。

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2021.12.04 最新版的vnpy安装程序，官网上下载，这里做个备份

“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

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。