时间序列是按时间顺序的一组真实的数字,比如股票的交易数据。通过分析时间序列,能挖掘出这组序列背后包含的规律,从而有效地预测未来的数据。在这部分里,将讲述基于时间序列的常用统计方法。
本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价,通过分析不同历史数据作为输入,建立模型并进行预测。
近几年,深度学习算法在计算机视觉领域有着出色表现。我们也经常好奇,在量化投资领域,我们是否能够使用图像识别技术预测股价。要解决这个问题,首先要回答以下两个问题:
【量化小讲堂-Python、pandas技巧系列】量化投资中关于复权的处理 作者:邢不行 原文链接: http://bbs.pinggu.org/thread-3924170-1-1.html (本【量化小讲堂】系列已获作者授权转载,如需转载请与原作者联系) ---- 最近惊讶的发现很多同学对如何在量化投资的实战中如何处理复权、除权等问题,其实不是非常了解,耽误很多事情,所以本文专门来详细的讲一下这个问题。 【复权计算方法】 股票会时不时的发生现金分红、送股等一系列股本变动,这会造成股价的非正常变化,导
我们已经对XGBoost进行了验证,但在本文中,我们将更详细地研究XGBoost在股票价格预测问题中的性能。这篇文章和上篇文章的主要区别如下:
最近在看这本书,感觉很不错,理论,算法,实践兼顾,我只放出我感兴趣的部分章节的笔记,本章分会分步更新,关于数据导入和数据预处理就不写了,直接开始目标描述和定义预测任务。本书中英文版的都有,我共享到文章结尾处,有需要的同学可以去下载。
所谓的因子也就是某个衡量标准,选择不同的因子作为选股的参考,往往会得到不同的结果,本文简单介绍了一些因子以及它所表示的意义。
本文为Pandas进阶修炼120题系列第三期,前两期戳第一期、第二期。今天的内容主要为Pandas处理金融(股票)数据相关操作,包含异常值处理、数据可视化、指标计算等,我们开始吧!
Combiner函数是一个可选的中间函数,发生在Map阶段,Mapper执行完成后立即执行。使用Combiner有如下两个优势:
本文将使用最简单的KNN算法,基于真实的股票数据集来制定交易策略,并计算它所带来的收益。
机器学习小项目:从NIFTY指数的当日股价预测股票收盘价格,对比各种模型在时序数据预测的效果
布林线指标,利用统计学原理,求出股价的标准差和信赖区间,从而去定股价波动的范围和未来走势,利用波段显示股价的安全高低价位。因而被称为布林带。
由于文件标题是中文,直接读取会报错,所以加了encoding编码申明。一般encoding设置成GBK、utf-8、GB2312即可满足读取需求。
之前的文章已经介绍了几种预测时间序列的方法:如何规范化数据,以实值或二进制变量的形式进行预测,以及如何处理高噪声中的过拟合。在上一篇文章中,我们只用了经过一些转换的收盘价,如果我们考虑历史数据中的最高价、最低价、开盘价、成交量,将会发生什么?这引出我们处理多元时间序列,每个时间点不止一个变量。在例子中,我们将使用整个OHLCV元组。
一个月内成交了2000万股,而该股票的流通股为1亿股,则该股票在这个月的换手率为20%。
公众号与点宽DigQuant量化社区开展了本期研究合作。 大家应该前段时间就知道 Alpha 101 了吧,很多人有去做,但是做的大多数都是简单的进行了一个复现,没有过多的区深究每个因子的涵义。本期推文我们和点宽合作,推出一个系列。来很系统的介绍 Alpha 101 。 社区俱乐部成员把 WorldQuant Alpha 101 的每个因子都了做一次最详细的解释和回测研究,一层一层的去拆分因子,把每个公式都说清楚。我们不讨论这些因子是否都是有效的,我们更多的是希望通过我们分析因子背后的金融意义,帮助大家
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说python调用通达信公式_通达信公式-主力雷达Python化[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
尽管预测股价确实是一个老问题,至今仍然没有被解决。事实十分简单:股票的价格由多种因素决定,而股票的历史价格仅仅是众多原因中的一小部分。因此,预测股价走势是一个非常困难的问题。
Matplotlib是Python中最流行的绘图库,它模仿MATLAB中的绘图风格,提供了一整套与MATLAB相似的绘图API,通过API,我们可以轻松地绘制出高质量的图形。 中国银行股票数据下载: 链接:http://pan.baidu.com/s/1gfxRFbH 密码:d3id 1、开场例子 我们以中国银行股票收盘价曲线作为例子来作为开场。 首先我们通过pandas导入数据,并提取出收盘价一列: ChinaBank = pd.read_csv('data/ChinaBank.csv',index_co
我最近出了一本书,《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法。此外,还可以用价格通道来分析。根据指定股票通道指标的算法,能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线,即价格通道里的上下轨道。一般来说,当股价向上突破上轨时,即预测后市将涨,反之当股价向下突破下轨时,即预测后市将跌。
条形图(bar chart)也称为柱状图,是一种以长方形的长度为变量的统计图表,长方形的长度与它所对应的数值呈一定比例。
在金融市场中,优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。
常用的量价技术指标:Chaikin A/D、BBAND、CCI、EMA、MACD、OBV、RSI、SMA和STOCH。
平常我们看到的物体一般是三维空间中的立体图形,今天跟大家一起来学习用Python绘制立体图形。
要预测股票趋势,通常需要历史的各类交易价格数据来进行模型的搭建。“历史惊人的相似”是股票趋势判断问题的重要假设。通常我们的思维是,股票某一天的交易价格受到该交易日前面的许多交易日的影响,而股价的确定则是由买卖市场双方共同决定的。当我们收盘股票数据集时,应该将多个开盘日归入参考范畴。本文将前 N 个交易日作为一个时间窗口,并设为训练集,将第 N+1 个交易日作为测试集,预测测第 N+2 个交易日的股票趋势情况。通过滑动窗口的方法,设每次滑动窗口移动的距离为 1(即 1 天),则在初始 T 个交易日上能够构造多个训练集和测试集,且训练样本的数据始终等于 N。
机器学习现在越来越受欢迎,越来越多的世界人口认为它是一个神奇的水晶球:预测未来何时以及将会发生什么。该实验使用人工神经网络揭示股市趋势,并展示时间序列预测根据过去的历史数据预测未来股票价格的能力。
本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第一部分,内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中,我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识,例如,使用pandas获取雅虎财经上的数据,股票数据可视化,移动均线,开发一种均线交叉策略,回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题,而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意:本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外,在此提供的
摘要:本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分,主要介绍金融数据分析的背景以及移动均线等方面的内容。 本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分,内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中,我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识,例如,使用pandas获取雅虎财经上的数据,股票数据可视化,移动均线,开发一种均线交叉策略,回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题,而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意:
在本文里,将给出若干精彩范例,包括用爬虫获取股市数据,用matplotlib可视化控件绘制K线和均线,以及用sklean库里的方法,通过机器学习预测股价的走势。
离散卷积其实就是系数数组的多项式乘法。例如计算[1, 2, 0, 3]和[1, -2, 5]的卷积:
output = smoothts(input, ‘b’, wsize) % 盒子法
量能也成为成交量,代表多空双方交战的过程,一定程度上决定了价格和走势。量能和价格走势进行结合,成为量价结合的分析方法。
机器学习的应用已经非常广泛,其中之一就是预测时间序列。最有趣(或许也是最赚钱)的预测时间序列之一的当属股价了。
《python编程从入门到实践》的第16章的16.2.6 收盘价均值有一些错误,而且不像之前一样有详细明了的讲解,根据自己的学习情况,跟大家分享一下我对这个程序的理解。 先上代码:
本文为你介绍Pandas基础、Pandas数据处理、金融数据处理等方面的一些习题。
在前三篇文档中我们大概学习了成交量指标、价格指标和重叠研究指标(均线相关),其中成交量就是多空双方的力量对比指标,经过作图发现能量潮和ADOSC指标比较好,其均通过成交量的统计得出。如果其趋势向上表示上涨力量较大,反正空方占优。但是再具体实践中还需要对风格切换的关键点进行仔细翔实。除此之外就是价格指标,价格指标只是单纯的试图通过数学计算得出能够代替所有交易价格的这样一个价格,通过仔细思考,我们发现典型价格比较好,因为每日的交易的最终图像是五边形,使用收盘价做处理其实是合理的,我记得有一篇论文他们就是采用的收盘价做五边形的定点。当然加权收盘价也是比较重要的,加权收盘价通过给收盘价更好的次数,使得加权收盘价总是大于或小于真实的收盘价。为什么这么计算的原因在于一个基础性的假设,这个假设就是收盘价在某种程度上代表未来,加权收盘价就是放大这种效果,通过与趋势线的对比可能会好于真正的收盘价的比较。在最后的一篇文档中,我们学习了重叠性研究指标,发现重叠性就是均线指标。首先就是布林带,通过对收盘价的统计,画出价格的的波动范围,主要用上轨、下轨和中轨,中轨采用的是均线。这其中有几种形态分别为喇叭口和收紧。这种形态的产生也和布林线的统计有关,一般来说横盘是收紧,上升和下降均为喇叭口。这块和kdj结合比较好,因为kdj就是用来识别底部的指标,而布林线能够提供上升的参考。在均线指标中还有更加平滑的T3和对当日给予更大权重的移动加权平均法(原理和典型价格一样)。都有不错的表现,在实际使用中我们可以采用T3才替代趋势线(均线)。
『Pandas进阶修炼120题』系列现已完结,我们对Pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含,希望可以通过刷题的方式来完整学习pandas中数据处理的各种方法,当然如果你是高手,也欢迎尝试给出与答案不同的解法。
K线图,大家应该不陌生,至少在影视剧里,在平常的财经新闻报道中应该都见过。如果是超过股的朋友那就更不会陌生了,K线图几乎就是在炒股过程中必不可少的工具,我们用它来看价格的变化形式。
这是市场的波动率和股市的关系。和FRM中提到的一样,在市场低迷,或者说,金融危机的时候,市场的波动率急剧增加。于是,就有了恐慌指数这个东西,也就是Vix,其实就是市场的波动率指数。
股票价格指数就是用以反映整个股票市场上各种股票市场价格的总体水平及其变动情况的指标。简称为股票指数或指数。
其中,n、n1、n2都是周期参数,默认情况下n周期数是10,n1是短期周期数为2,n2是长期周期数为30。这也是KAMA作者Perry Kaufman认同的一组参数,n用于方向和波动率计算效率,n1和n2是快速均线和慢速均线的周期数,理论上n1的参数越大,KAMA就越平滑。
talib是python的量化指标库,其中包含了很多150多种量化指标,所以talib是非常值得我们学习和使用的。talib的安装和以往的python库安装稍有不同,采用pip install talib是安装不了的。需要到tablib的网站上下载和你的操作系统匹配的tablib版本(whl文件),然后再使用pip install **.whl即可。这里稍微提一下安装,避免踩坑。对于学习talib来说,了解其各种指标的使用才是重中之重,所以我们分批次编写系列文章,希望能够达到输出带动输入的效果。
本文精心挑选在数据处理中常见的120种操作并整理成习题发布。并且每一题同时给出Pandas与R语言解法,同时针对部分习题给出了多种方法与注解。本系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
描述性统计是数学统计分析里的一种方法,通过这种统计方法,能分析出数据整体状况以及数据间的关联。在这部分里,将用股票数据为样本,以matplotlib类为可视化工具,讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。
标题中的英文首字母大写比较规范,但在python实际使用中均为小写。 2018年7月27日笔记 学习内容: 1.从文件中读取数据 2.将数据写入文件 3.利用数学和统计分析函数完成实际统计分析应用 4.掌握数组相关的常用函数
上一篇文章中,我们一起了解了用“移动平均”、“线性回归”预测股价的方法,今天这篇文章中,我们继续讲解XGBoost、LSTM的方法预测股价。
Pandas进阶修炼120题系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,希望通过120道精心挑选的习题吃透pandas。并且针对部分习题给出了多种解法与注解,动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
在数据分析统计的场景里,常用的方法除了描述性统计方法外,还有推断统计方法,如果再从工作性质上来划分,推断统计包含了参数估计和假设验证这两方面的内容。而推断统计用到了很多概率统计方法,所以本小节在介绍推断统计的内容前,还将讲述一些常用的概率统计方法。
大数据文摘作品 编译:大山、笪洁琼、Yawei Xia 对于K线图,相信做交易的朋友都不陌生。本文作者用简单明了的语言解释了三日K线的交易原则,也分享了如何用python绘制K线图的方法和代码。 关于日本K线交易 据说日本人在十七世纪就已经运用技术分析的方法进行大米交易,一位名叫本间宗久的坂田大米贸易商发明了“蜡烛图”这一技术来分析每日市场上大米现货价格。现代K线图之父史蒂夫尼森认为,通过“蜡烛图”进行正式交易是自19世纪50年代开始的。 在本文,我们要重点解决以下两个问题: 1、使用Python绘制K线图
使用原生canvasAPI绘制K线图。(截图以及数据来自于百度Echarts官方示例库【查看示例链接】)。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云