首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我正在试图从雅虎财经上剔除股票价格,我的目标是这个价格。但是,当我运行我的代码时,我在输出中得到"None“

问题分析: 根据提供的问答内容,问题描述了在运行代码过程中出现的输出问题。输出结果为"None",意味着代码没有成功提取到股票价格。

解决方案: 出现"None"的输出可能是由于以下几个原因造成的:

  1. 数据获取错误:可能是代码中的数据获取方式有误,导致无法成功获取到股票价格。可以检查代码中的数据源是否正确,确保正确的API或者网页地址被调用。
  2. 数据处理错误:在数据获取成功后,可能是代码中的数据处理有误,导致无法正确提取到股票价格。可以检查代码中对数据的解析和提取的逻辑,确保代码能够正确识别和提取需要的数据。
  3. 数据格式错误:得到"None"的输出可能是因为获取到的数据格式与预期不符。可以检查获取到的数据的格式,确保数据以正确的形式存在,例如是否为字符串、浮点数等。

根据以上分析,可以参考以下解决方案来解决这个问题:

  1. 检查数据源:确保代码中的数据源正确,例如雅虎财经的API或者网页地址是否正确,或者数据是否需要通过其他方式获取。
  2. 调试数据处理过程:仔细检查代码中对数据的处理过程,包括解析、提取、转换等步骤,确保代码能够正确获取到股票价格。
  3. 调整数据处理逻辑:根据具体情况,可以对数据处理逻辑进行调整和优化,确保代码能够正确处理不同的数据格式和异常情况。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: 由于要求不能提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等品牌商,因此无法提供腾讯云相关产品的推荐和介绍链接。

总结: 对于输出结果为"None"的问题,需要仔细检查数据获取、处理和格式等环节,找出具体的问题所在,并对代码进行相应的调整和优化。根据具体情况可以选择使用合适的腾讯云相关产品来支持代码的运行和数据处理。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

用Python快速分析和预测股票价格

来源于雅虎财经股票价格 这段代码将提取 2010 年 1 月到 2017 年 1 月 7 年数据。你可以根据需要调整开始和结束日期。...接下来分析过程,我们将使用收盘价格,即股票一天交易结束最终价格。 3 探索股票移动平均值和收益率 在这个分析,我们使用两个关键测量指标来分析股票:移动平均值和回报率。...苹果股票移动平均价格(mavg) 移动平均使曲线平滑,显示股票价格涨跌趋势。 在这张图表,移动平均线显示了股票价格上升或下降趋势。逻辑讲,你应该在股市低迷买进,股市上涨卖出。...苹果、通用电气、谷歌、IBM 和微软股价 你将会雅虎财经股票价格得到一张相当整洁平滑收盘价表。 4.1 相关性分析:竞争对手会互相影响吗?...当我两个变量画关系图,我们会得到一条直线。二次判别分析类似于简单线性分析,只是模型允许多项式(例如: x 平方)生成并会产生曲线。 线性回归预测因变量(Y)为输出而自变量(X)为输入。

3.8K40

股票跌跌不休,不如用神经网络来预测一下未来走势

数据采集 幸运,该项目所需股票价格数据雅虎财经随时可用。 可以使用他们Python API获取数据,或直接他们网站得到。 ?...数据预处理 我们案例,我们需要将数据分解为十个价格和第二天价格训练集。 通过定义一个类来完成这个, ? 将其分解为训练和测试数据并定义方法。 ?...在给定特定长度窗口(我们例子为10)情况下,将训练数据(输入和输出)作为数组返回。 ?...虽然似乎标准化凭空产生,但它仍然有效地确保神经网络权重不会变得太大。 让我们更简单MLP开始。 在这之中 ? 这是通过制作顺序模型并在其添加密集层来完成。...下面显示了LSTM模型预测2月份Apple股票价格表现 ? 对于没有优化简单LSTM模型,这是非常好预测。

72320
  • SaaS巨头之争:Adobe vs Salesforce,你更看好谁?

    考虑到更高毛利率,Adobe确实应该得到溢价,但是64%Price/Sales溢价在我看来有点太多了。...一旦Salesforce把更多注意力放在利润和自由现金流上,相信这将导致与Adobe相比获得超额回报。 ? 由雅虎财经提供企业价值,远期P/E,股价/销售额,以及PEG Ratio。...注:LT Growth来自于每个公司远期市盈率和在雅虎金融PEG Ratio。 下面的图表也表明,市盈率角度来看,Adobe估值不太可能大幅上升。...根据MarketWatch数据,Salesforce平均目标价格122.49美元,根据当前股价113.70美元,其上涨了8%。...Adobe平均目标价格为215.48美元,这一价格基于当前股价201.05美元上涨了7%。真正使Salesforce脱颖而出一个相对一致分析师共识:82%的人认为该股评级“买入”。 ?

    97040

    用神经网络预测股票市场

    这篇文章源码GitHubpython项目,如下: 源码: https://github.com/VivekPa/NeuralNetworkStocks ▍金融神经网络 金融高度非线性...此外,神经网络本质寻找数据之间关系和使用它预测(或分类)新数据方面有效。...▍数据采集 非常幸运,该项目所需股票价格数据雅虎财经中都是随时可用。可以使用他们Python API,或直接他们网站获取数据。...虽然似乎标准化空气汲取,但它仍然有效地确保神经网络权重不会变得太大。 让我们更简单MLP开始。keras,这是通过制作顺序模型并在其添加密集层来完成。...通过以下代码完成: model.evaluate(X_test, Y_test) 您可以评估指标来评估模型预测股票价格能力。

    4.6K30

    使用神经网络预测股价:失败了!!!

    0 前言 当我们说起金融时间序列预测,大家可能第一个想到预测股票价格。...雅虎财经为Maersk提供了股息数据,我们知道,股息(股票利息)会影响股票价格。因此,我们希望神经网络预测价格考虑股息。...为了得到股票价格,我们调用history方法。这个方法有几个参数,我们用到period和interval。 Period参数定义我们请求数据时间段。...通过这个图,我们可以看到哪个网络显示测试错误最少。确切结果可能会随着时间推移而变化,这取决于雅虎财经历史数据数量。 有一个有趣现象。如果一个人运行这个脚本两次,那么他们将收到不同结果。...鞅(Martingale)于博弈论表示公平博弈数学模型,概率论满足下述条件随机过程:已知过去某一刻s以及之前所有时刻观测值,若某一刻t观测值条件期望等于过去某一刻s观测值,则称这一随机过程

    1.4K41

    PythonTensorFlow长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

    下载数据 - 使用雅虎财经收集股市数据 分割训练-测试数据,并进行数据归一化 应用单步预测技术。 讨论LSTM模型。 用当前数据预测和可视化未来股票市场 为什么你需要时间序列模型?...似乎对于非常短预测(提前一天)来说,这个模型还不算太差。鉴于股票价格不会在一夜之间0变化到100,这种行为合理。接下来,使用指数移动平均线。...上述公式基本计算t+1间步长指数移动平均线,并将其作为超前一步预测。γ决定最近预测对EMA贡献是什么。例如,γ=0.1只能得到当前值10%进入EMA。...拟合结果很好,遵循真实分布(并且由非常低MSE证明)。实际,仅凭第二天股票市场价格没有意义。就个人而言,想要不是第二天的确切股市价格,而是未来30天股市价格上涨还是下跌。...预测可视化 你可以看到MSE损失如何随着训练量增加而下降。这是一个好兆头,表明模型正在学习一些有用东西。你可以将网络MSE损失与你做标准平均得到MSE损失(0.004)进行比较。

    64100

    PythonTensorFlow长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

    下载数据 - 使用雅虎财经收集股市数据 分割训练-测试数据,并进行数据归一化 应用单步预测技术。 讨论LSTM模型。 用当前数据预测和可视化未来股票市场 为什么你需要时间序列模型?...似乎对于非常短预测(提前一天)来说,这个模型还不算太差。鉴于股票价格不会在一夜之间0变化到100,这种行为合理。接下来,使用指数移动平均线。...上述公式基本计算t+1间步长指数移动平均线,并将其作为超前一步预测。γ决定最近预测对EMA贡献是什么。例如,γ=0.1只能得到当前值10%进入EMA。...拟合结果很好,遵循真实分布(并且由非常低MSE证明)。实际,仅凭第二天股票市场价格没有意义。就个人而言,想要不是第二天的确切股市价格,而是未来30天股市价格上涨还是下跌。...预测可视化 你可以看到MSE损失如何随着训练量增加而下降。这是一个好兆头,表明模型正在学习一些有用东西。你可以将网络MSE损失与你做标准平均得到MSE损失(0.004)进行比较。

    52501

    PythonTensorFlow长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

    本文中,你将解决以下主题。 理解为什么你需要能够预测股票价格变动。 下载数据 - 使用雅虎财经收集股市数据 分割训练-测试数据,并进行数据归一化 应用单步预测技术。 讨论LSTM模型。...似乎对于非常短预测(提前一天)来说,这个模型还不算太差。鉴于股票价格不会在一夜之间0变化到100,这种行为合理。接下来,使用指数移动平均线。...上述公式基本计算t+1间步长指数移动平均线,并将其作为超前一步预测。γ决定最近预测对EMA贡献是什么。例如,γ=0.1只能得到当前值10%进入EMA。...拟合结果很好,遵循真实分布(并且由非常低MSE证明)。实际,仅凭第二天股票市场价格没有意义。就个人而言,想要不是第二天的确切股市价格,而是未来30天股市价格上涨还是下跌。...预测可视化 你可以看到MSE损失如何随着训练量增加而下降。这是一个好兆头,表明模型正在学习一些有用东西。你可以将网络MSE损失与你做标准平均得到MSE损失(0.004)进行比较。

    1.1K10

    PythonTensorFlow长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化

    下载数据 - 使用雅虎财经收集股市数据 分割训练-测试数据,并进行数据归一化 应用单步预测技术。 讨论LSTM模型。 用当前数据预测和可视化未来股票市场 为什么你需要时间序列模型?...似乎对于非常短预测(提前一天)来说,这个模型还不算太差。鉴于股票价格不会在一夜之间0变化到100,这种行为合理。接下来,使用指数移动平均线。...上述公式基本计算t+1间步长指数移动平均线,并将其作为超前一步预测。γ决定最近预测对EMA贡献是什么。例如,γ=0.1只能得到当前值10%进入EMA。...拟合结果很好,遵循真实分布(并且由非常低MSE证明)。实际,仅凭第二天股票市场价格没有意义。就个人而言,想要不是第二天的确切股市价格,而是未来30天股市价格上涨还是下跌。...预测可视化 你可以看到MSE损失如何随着训练量增加而下降。这是一个好兆头,表明模型正在学习一些有用东西。你可以将网络MSE损失与你做标准平均得到MSE损失(0.004)进行比较。

    1.4K30

    R海拾遗-shiny4

    这个stockvis展示内容 选择一只股票 选择日期展示 选择是否将x轴log转换 是否通过通货膨胀对股票价格进行调整 默认情况下,stockVis会显示SPY代码(整个标普500指数)。...依赖quantmod包两个功能: getSymbols: 直接雅虎财经和圣路易斯联邦储备银行等网站下载金融数据。...chartSeries 图表显示价格 同时需要使用helps.r脚本,脚本包含一个根据通货膨胀调整股票价格函数。...shinyApp(ui, server) 目前程序有个问题,当你选择第一个框时候,shiny会重新雅虎获得数据,相当于运行了下面的程序,并重新绘制图片,这可能会导致运算变慢,同时雅虎会认为数据异常...第一次运行反应表达式,该表达式将其结果保存在计算机内存

    1.9K40

    python 股票实时数据接口_股票行情实时数据接口

    大家好,又见面了,你们朋友全栈君。...以下网上找教程:获取历史和实时股票数据接口(http:www… 获取股票数据股票数据通常可从新浪股票、雅虎股票等网页获取,此外还有一些炒股软件,如同花顺、通达信等都提供了非常清楚股票数据展示和图表呈现...以大秦铁路(股票代码:601006)为例,如果要获取它最新行情,只需访问新浪股票数据… 需要安装requests库,通过调用新浪股票api,实时查询股票价格,支持查询多支股票,通过threading...除了提供查看股市行情功能外,作者也 github 项目的 readme 罗列出了各项接口调用… 进行读取相关数据丘老师使用pandas_datareader.datareader来读取雅虎提供阿里巴巴股票数据...这里使用tushare来读取金融数据。 tushare一个免费、开源python财经数据接口包。

    8.2K21

    使用Python轻松获取股票&基金数据

    代码语法符合 PEP8 规范, 数据接口命名统一; 最佳支持 Python 3.7.5 及其以上版本; 提供最佳文档支持, 每个数据接口提供详细说明和示例, 只需要复制粘贴就可以下载数据; 持续维护由于目标网页变化而导致部分数据接口运行异常问题...首先要导入AKShare库,然后通过接口函数,获取相应数据。 最好jupyter notebook或者lab环境来操作,可以很方便地查看和分析数据。...附国内外金融数据接口大全 findatapy - 获取彭博终端,Quandl和雅虎财经数据 googlefinance - 谷歌财经获取实时股票价格 yahoo-finance - 雅虎财经下载股票报价...,历史价格,产品信息和财务报表 pandas-datareader - 多个数据源获取经济/金融时间序列,包括谷歌财经雅虎财经,圣路易斯联储(FRED),OECD, Fama/French,世界银行...- 网络爬取股票信息 Stockex - 雅虎财经获取数据 finsymbols - 获取全美证券交易所,纽约证券交易所和纳斯达克上市公司详细数据 inquisitor - Econdb获取经济数据

    6.5K31

    用机器学习来预测股价(代码+文档)——2018年iNTUtion决赛大作!

    本期作者:Roman Moser 本期翻译:deigozhao 未经授权,严禁转载 机器学习和深度学习时间序列数据预测具有很高准确率,金融机构获得了广泛应用。...数据获取 获取股票价格比较简单,直接用pandas_datareader这个API雅虎财经获取数据即可。...因此很有必要把噪音股票价格趋势和结构剔除出去。 去噪方法可以是傅里叶变换,也可以是本文中使用小波变换。 ? 小波变换公式如上,具体操作: a. 做小波变换 b....第1个图形原始数据,经过小波变换后得到第2和第3个图形;可以看出后两个图形毛刺噪声数据已经被有效剔除。...Dropout Dropout也是一种避免过拟合方法, 方式训练过程随机把某些中间节点丢弃掉。这样会迫使网络某一层节点不过分依赖一层节点中,因而使得这个网络具有更好鲁棒性。

    2.4K61

    Python股市数据分析教程(一):学会它,或可以实现半“智能”炒股

    在这些文章将介绍一些关于金融数据分析基础知识,例如,使用pandas获取雅虎财经数据,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。...获取并可视化股票数据 使用pandas雅虎财经获取数据 我们处理股票数据之前,我们首先需要通过一些可行途径获取它们。...股票数据可以雅虎财经、谷歌财经或者其他数据源获得,而pandas可以轻松访问雅虎财经、谷歌财经以及其他来源数据。本篇文章,我们雅虎财经获取股票数据。...开盘价指股票交易日开市股价(并不一定是前一交易日收盘价格),最高价指在交易日当天股价最高价格,最低价指在交易日当天股价最低价格,收盘价指股票交易日收盘股价。...下面的代码展示了这部分功能,首先为苹果股票创建了一条20天(1个月)均线,随后,将其与股票数据一同绘制图表。 ? ? 注意滚动均值什么时候开始

    5.5K83

    基于R语言shiny网页工具开发基础系列-06

    stockVis应用程序通过股票代码查找股票价格,并将结果显示为折线图 1.选择一个股票进行考察 2.选择日期范围进行检查 3.选择股票价格还是log后股票价格 4.选择是否为通胀修正价格 注意...事实雅虎金融会切断你连接,如果过于频繁抓取数据。当然主要还是不必要步骤,会拖慢app速度,消耗服务器带宽。 反应表达式 反应表达式使你能限制重新运行哪个部分。...也就是说,这意味着第一次运行反应表达式,表达式将会把结果存到计算机内存,下次调用反应表达式时候,就能不做运算返回这个保存好结果,也就加速了app 反应表达式将只返回更新结果,当反应表达式知道结果淘汰了...如果选中了调整框,则每次您正常y刻度切换到已记录y刻度,应用都会重新调整所有价格。这种调整不必要工作。...回顾 你能加快你app,使用反应表达式模块化代码 一个反应表达式input取值或者来自其他反应表达式,并返回新值 反应表达式会保存他们结果,只有输入改变重新运算 构建反应表达式使用reactive

    3.9K20

    Python股市数据分析教程——学会它,或可以实现半“智能”炒股 (Part 1)

    在这些文章将介绍一些关于金融数据分析基础知识,例如,使用pandas获取雅虎财经数据,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。...获取并可视化股票数据 使用pandas雅虎财经获取数据 我们处理股票数据之前,我们首先需要通过一些可行途径获取它们。...股票数据可以雅虎财经、谷歌财经或者其他数据源获得,而pandas可以轻松访问雅虎财经、谷歌财经以及其他来源数据。本篇文章,我们雅虎财经获取股票数据。...开盘价指股票交易日开市股价(并不一定是前一交易日收盘价格),最高价指在交易日当天股价最高价格,最低价指在交易日当天股价最低价格,收盘价指股票交易日收盘股价。...下面的代码展示了这部分功能,首先为苹果股票创建了一条20天(1个月)均线,随后,将其与股票数据一同绘制图表。 ? ? 注意滚动均值什么时候开始

    1.5K100

    特斯拉要退市!马斯克内部信:不受华尔街摆布;股价大涨10%

    作为一家根本目标“创造能够火星生存技术”公司,火星运输系统就位之前,Spacex不考虑上市。...尤其如果涉及技术巨大变化,上市公司股票价格会由于内部执行和外部经济原因而剧烈震荡。这会让人们因为股价涨跌而分心,对开发新产品造成影响。”...6月19日,马斯克Twitter放话:大约3周之后特斯拉空头就会爆仓。数据显示,特斯拉当时空头仓位在90亿美元左右。据雅虎财经估算,特斯拉被做空将近3900万股,占其总股本约22.9%。...最后,附上这封马斯克亲笔全员内部信。 特斯拉全员信 《特斯拉私有化》 今天早些时候,宣布正在考虑以每股420美元价格将特斯拉私有化。想让你知道理由,以及为什么认为这是最好前进道路。...从根本讲,相信当每个人都专注于执行,当我们能够专注于长期使命,当人们没有不正当动机来试图破坏我们所有人都想要实现目标,我们便可处于最佳状态。

    38220

    R语言几何布朗运动GBM模拟股票价格优化建立期权定价用概率加权收益曲线可视化

    p=26842 对于模拟股票价格,几何布朗运动 (GBM) 事实首选 模型。 它有一些很好属性,通常与股票价格一致,例如对数正态分布(因此向下限制为零),并且期望收益不取决于价格大小。...通常,当我们对股票价格进行建模,我们用例需要运行大量模拟以生成可能结果分布。 由于这样用例需要多次运行 GBM 模拟器,因此考虑优化代码以提高速度值得。少量深思熟虑可以节省大量时间。...在这篇文章将展示两种使用 GBM 模拟价格路径方法: 使用 for 循环迭代价格路径数量和每个路径时间步数 向量化,我们一次对整个向量或矩阵进行操作 基于循环 GBM 模拟 for 下面嵌套循环中运行...这个循环实际运行得很快。...得到GBM并转换为价格路径 gm <- exp((mu - sgma * sma / 2) * dt + sia pson * sqrtdt) ) 如果运行 50 次,我会得到如下所示价格路径

    92610

    一文教你如何用Python预测股票价格

    一众挑战者们都希望每日收益率能够跑赢市场,但是大多数都失败了,也未能幸免。不过,在这个过程也学到了大量Python相关知识,包括面向对象编程、数据处理、建模、以及可视化等等。...监督学习基本思想模型训练集中学习到数据模式和关系,然后能够测试数据正确地重现结果。...如果它们一样,那么我们会得到测试数据效果最好模型,但是它只是测试数据上过拟合了,而我们模型也不能用于现实世界数据。...使用默认值可以提供第一次合理猜测,但是我们需要确定,我们正在使用正确模型“设置”,就像我们试图通过调整平衡和淡入淡出来优化立体声声音那样(很抱歉引用了一个过时例子)。...实际,如果我们使用这个模型策略进行交易,那我们每天都可以训练一个新模型,并且提前预测最多一天价格。 虽然我们可能没有Stocker工具获得丰厚收益,但是重点在于开发过程而不是最终结果!

    2.7K71

    【干货】基于TensorFlow卷积神经网络短期股票预测

    ▌摘要 ---- 机器学习,卷积神经网络(CNN)已经成功地应用于计算机视觉任务一类神经网络。在这个项目中,将使用CNN将股票价格与情感分析结合,来进行股票市场预测。...特别值得一提,这些Tick 数据nasdaq.com网站上下载,只保留那些非常大或中等市值公司。从这些Tick 数据开始,股票和新闻数据分别使用Google财经和内部API进行检索。...股票数据: 正如前面提到Google财经历史API检索股票数据。 "https://finance.google.com/finance/historical?...如果第二天股票价格上升,其中每个元素都是1,否则是0。...网络规模可以用笔记本电脑在数据集上进行几个小时训练。部分代码如下: ? 评估: ---- 为了评估模型性能,我们没有使用标准度量方法,但是已经建立了一个更接近于模型实际应用模拟。

    2.8K81
    领券