股票投资组合 该项目将创建一个精心挑选的股票清单的绩效仪表板。 投资开始的日期是2021年3月5日。与当前表现的比较是基于该日期的收盘价。 1.库存清单 Power BI通过Web门户从Yahoo Finance网站导入核心数据。 链接在下面列出。 VNQ： ：//ca.finance.yahoo.com/quote/VNQ/history p VNQ .tsrc fin-srch RBNK.TO： SMH： ： p SMH .tsrc fin- SOXX： ：//ca.finance.yahoo.com/quote/SOXX/history p SOXX .tsrc fin-srch AAPL： ：//ca.finance.yahoo.com/quote/AAPL/history p AAPL RY.TO： KBWD： ://ca.fi

“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

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

雪球 雪球APP Python API（需要自取令牌） 快速指引 安装 pip install pysnowball 示例 >> > import pysnowball as ball >> > ball . set_token ( 'xq_a_token=651af***************031c96a315c;' ) 'xq_a_token=651af***************031c96a315c;' >> > ball . cash_flow ( 'SH600000' ) 调用API前需要手动获取雪球网站的令牌，使用set_token设置令牌后才能访问雪球的API。 传送门=== 联系作者 蜜蜂 实时行情 获取某支股票的行情数据 import pysnowball as ball ball . quotec ( 'SZ002027' ) 结果显示： { " data " : [ { " symbol " : " SZ002027 " , " current " : 1.341 ,

LSTM_Stock_Predictor 由于加密货币投机活动的波动性，投资者通常会尝试结合社交媒体和新闻文章的观点来帮助指导其交易策略。 这样的指标之一就是 ，它试图使用各种数据源来产生加密货币的每日FNG值。 让我们使用FNG值和简单的收盘价来构建和评估深度学习模型，以确定FNG指标是否为加密货币提供比正常收盘价数据更好的信号。 我们将使用深度学习递归神经网络来建模比特币收盘价。 一个模型将使用FNG指标来预测收盘价，而第二个模型将使用收盘窗口来预测第n个收盘价。 方法： 准备数据以进行培训和测试 我们将使用n天窗口的时间窗口对数据进行切片。 对于Fear and Greed模型，我们将使用FNG值来尝试并预测收盘价。 对于收盘价模型，我们将使用之前的收盘价来尝试并预测下一个收盘价。 在每个模型中，我们将使用70％的数据进行训练，并使用30％的数据进行测试 使用MinMax

股票买卖最佳时机leetcode 股票价格预测使用 LSTM 和 ARIMA 简介 最基本意义上的股票是一种证券，代表公司一小部分的所有权。 拥有公司的股票使股东有权获得该公司的部分资产和利润。 股票主要在证券交易所购买。 证券交易所不拥有股票，而是充当股票买家与卖家联系的平台。 纽约证券交易所、纳斯达克、伊斯坦布尔证券交易所可以作为交易所的例子。 股票市场的价格是由供求关系决定的。 随着时间的推移，股票已经能够胜过许多其他类型的金融投资，并且仍在继续这样做。 分析和交易股票以获利是世界上几乎所有地方的普遍做法。 有些零售交易员在交易股票时可能有不同的日常工作，有些专业交易员和经纪人的唯一收入是他们从交易中获得的利润。 股票交易的高风险性质需要优秀的数学家和统计学家开发模型以最好地分析股票的各个方面，并在正确的时间做出最佳决策，买入、卖出或对股票执行其他更高级的操作。 定量分析是一种使用数学建模来理解行为的技术。 在这种情况下，通过定量方法调查的行为是股票价格的行为。 如果股票的行为可以被预测，预测它的一方就可以通过交易获利。 对冲基金和投资银行进行定量分析的人通常被称为“quants

YYKline 介绍 支持MA，EMA，BOLL，KDJ，MACD，RSI，WR等技术指标，支持更多指标扩展 支持运行于iOS，MacOS上 OC开发，如需Swift可直接翻译 图表示例 普通K线+ MACD 分时图+ MACD 普通K线+ KDJ 分时图 更多指标 综合演示 集成方法 下载Demo项目，将Y_Kline文件夹拖入需要的工程中 参考Demo，将YYKlineView添加到需要展示的视图即可，其他部分（如指标）可参考Demo中Y_StockChartView进行配置。 自定义指标 实现YYPainterProtocol，可参考Painter文件夹下的其他现有指标。 @protocol YYPainterProtocol // 绘制 + ( void ) drawToLayer : ( CALayer *) layer area : ( CGRec

matlab如何敲代码介绍 带我去股票市场预测！ 本文探讨了一种称为递归神经网络（RNN）的机器学习算法，这是一种用于连续数据模式识别的常见深度学习技术。 递归神经网络考虑了数据随时间的变化，通常用于时间序列数据（股票价格，传感器读数等）。 递归神经网络也可以用于视频分析。 您将获得一个包含Google Inc.股票价格的数据集，用于训练模型和预测未来股票价格，如下所示。 为了改进预测，您可以针对同一部门，地区，子公司等更多公司的股票价格数据训练此模型。对网络，新闻和社交媒体的情绪分析在您的预测中也可能会有用。 开源开发人员Sentdex为创建了一个非常有用的工具。 递归神经网络 当我们尝试对机器学习进行建模以使其表现得像大脑时，权重代表了颞叶中的长期记忆。 模式和图像的识别由枕叶完成，其工作原理与卷积神经网络相似。 循环神经网络就像短期记忆一样，可以记住最近的记忆，并且可以创建类似于额叶的上下文。 顶叶负责像Botlzman Machines这样的空间识别。 递归神经网络通过时间将神经元连接到其自身，从而创建一个反馈循环，从而保留了短期和长期记忆意识。 下图描述了描述RNN的传统方法

这是一个单页的React仪表板，它利用 Finnhub 的 API 来检索股票的最新和实时市场数据。 除了市场数据外，它还显示了股票图表以及更改股票数据范围以查看价值变化的能力。 HTTP 请求与 Axios 一起使用，图形由 Chart.js 完成，它的 CSS 框架是 Bootstrap 4。 该网站可以在这里找到： Finnhub 的 API： 这个项目是用引导的。 可用脚本 在项目目录中，您可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看。 如果您进行编辑，页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何 lint 错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行程序。 有关更多信息，请参阅有关的部分。 npm run build 将用于生产的应用程序构建到build文件夹。 它在生产模式下正确地捆绑了 React 并优化了构建以获

Matlab按股票代码对数据表现小组项目：股票投资顾问 “持有，买入还是卖出？” 股东经常处理的一个常见问题。 由于这个决定需要高度复杂的分析和大量的时间和专业知识，我们试图将这个过程整合到一个单一的工具中，以减少每个投资者的耗时工作量。 如果您想更多地了解我们的方法，我们鼓励您阅读并亲自体验股票投资顾问！ 1. 小组项目成员 卢卡斯·尤兹 卢卡斯·凯维奇-尼德勒 凯瑟琳娜·鲁施曼 塞缪尔·韦伯 2. 一般信息 这个学生项目“股票投资顾问”是圣加仑大学 (HSG) 的 Mario Silic 课程“编程 - 入门级”的一部分。 该项目的目的是对上市公司进行基本面分析，以确定股票是否有效定价并因此应购买。 这是基于计算和分析未来自由现金流（DCF 分析）的自动化过程，这是金融部门和许多其他行业的行业标准。 请注意： 您可以在文件中找到纯代码。 该文件包括带有描述和进一步中间结果的代码。 3. 技术/设置 Python 版本：Python 3.8.5 JupytherLab：请参考安装 JupytherLab。 所需的库： numpy pandas yfinance pandas_data