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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。...获取并可视化股票数据 使用pandas从雅虎财经中获取数据 在我们处理股票数据之前，我们首先需要通过一些可行的途径获取它们。...股票数据可以从雅虎财经、谷歌财经或者其他数据源中获得，而pandas可以轻松访问雅虎财经、谷歌财经以及其他来源中的数据。在本篇文章中，我们从雅虎财经获取股票数据。...交易量表示被交易股票的数量。调整收盘价是根据公司行为调整后的股票收盘价格。...在下面的代码中，我获取了一些其他科技公司的股票数据，并把它们的调整收盘价格绘制在了一起。 ? ? ? ? 这张图有什么问题？

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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。...获取并可视化股票数据 使用pandas从雅虎财经中获取数据 在我们处理股票数据之前，我们首先需要通过一些可行的途径获取它们。...股票数据可以从雅虎财经、谷歌财经或者其他数据源中获得，而pandas可以轻松访问雅虎财经、谷歌财经以及其他来源中的数据。在本篇文章中，我们从雅虎财经获取股票数据。...交易量表示被交易股票的数量。调整收盘价是根据公司行为调整后的股票收盘价格。...在下面的代码中，我获取了一些其他科技公司的股票数据，并把它们的调整收盘价格绘制在了一起。 ? ? ? 这张图有什么问题？

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    Python在Finance上的应用7 ：将获取的S&P 500的成分股股票数据合并为一个dataframe

    欢迎来到Python for Finance教程系列的第7讲。 在之前的教程中，我们为标准普尔500强公司抓取了雅虎财经数据。 在本教程中，我们将把这些数据放在一个DataFrame中。...目前的每个股票文件都有：开盘价，最高价，最低价，收盘价，成交量和调整收盘价。 至少现在大多只对调整后的收盘价感兴趣。 ?...首先，我们拉取我们之前制作的代码列表，并从一个名为main_df的空数据框开始。 现在，我们准备阅读每个股票的数据框： ?...你不需要在这里使用Python的enumerate，这里使用它可以了解我们读取所有数据的过程。 你可以迭代代码。 从这一点，我们可以生成有趣数据的额外列，如： ? 但现在，我们不必因此而烦恼。...最终得到的效果图如下所示 ?

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    机器学习技术如何应用于股票价格预测？（上）

    问题陈述 我们的目标是利用前N天的数据预测Vanguard Total Stock Market ETF (VTI)每日调整后的收盘价。...我们将使用2015年11月25日至2018年11月23日这三年VTI的历史价格，可以从雅虎财经轻松下载。下载后，数据集如下: ?...下图显示了调整后的收盘价拆分为相应的列车、验证和测试集。 ?...在我们的上下文中，这意味着我们将当前调整后的收盘价设置为前一天调整后的收盘价。这是最具成本效益的预测模型，通常用作比较更复杂模型的基准。这里没有需要优化的超参数。...使用最后一个值方法进行预测 移动平均线 在移动平均法中，预测值是前N个值的平均值。在我们的上下文中，这意味着我们将当前调整后的收盘价设置为前N天调整后收盘价的平均值。需要调整超参数N。

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    用Python快速分析和预测股票价格

    然后你就可以快速浏览到你的第一份金融分析报告。 为了开始学习和分析股票，我们将从快速查看历史股票价格开始。这将通过从 Pandas 网络数据阅读器和雅虎财经中提取最新的股票数据来实现。...2 加载雅虎财经数据集 Pandas 网络数据阅读器 （Pandas web data reader）是 Pandas 库的一个扩展，用于与大多数最新的金融数据进行通信，包括雅虎财经、谷歌财经、Enigma...来源于雅虎财经的股票价格 这段代码将提取从 2010 年 1 月到 2017 年 1 月的 7 年的数据。你可以根据需要调整开始和结束日期。...最后 10 个移动平均值 这将计算股票收盘价最后 100 个滑窗（100天）的移动平均值，并取每个滑窗的移动平均值。正如你所看到的，移动平均线在滑窗上稳步上升，并不遵循股票价格曲线的锯齿线。...苹果、通用电气、谷歌、IBM 和微软的股价 你将会从雅虎财经的股票价格中得到一张相当整洁平滑的收盘价表。 4.1 相关性分析:竞争对手会互相影响吗？

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    Python + 蒙特卡洛 = 股市神器！

    最近股票、基金市场一片哀嚎，今天从技术的角度来聊聊如何基于编程+统计学来分析股票市场，仅供学习！ 蒙特卡罗模拟是一种强大的统计技术，可以应用于金融领域，对金融资产（如股票）的行为进行模拟建模。...在本文中，我们将探讨如何在 Python 中实现蒙特卡罗模拟，以预测股票市场未来可能出现的情况。我们将使用从雅虎财经和库下载的历史数据。...在金融环境中，我们可以使用这种技术来模拟股票的未来表现、风险评估、期权定价和预测未来资产价格。 我们将使用该库从Yahoo Finance下载历史数据。我们定义了一个函数来获取调整后的收盘价数据。...我们将使用历史每日回报来计算均值和标准差。然后，我们将基于正态分布生成随机数，以模拟多个未来价格路径。...在股票市场中，蒙特卡洛方法可以用于模拟股票价格的波动，计算期权的价格和风险价值，分析投资组合的收益和风险，以及进行预测和决策。

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    手把手丨10分钟教你看懂K线图交易策略（附python绘图代码）

    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 2、通过“三日K线”了解K线图的交易策略 使用Python绘制K线图 （视频调试：笪洁琼） 我们从雅虎数据库中随机下载一些每日财经数据...在第四天“看涨”（即买入）所对应的所对应的交易条件是： 规则1：最新烛台的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。 规则2：第二支烛台必须是红色的。...规则3：最近一支烛台的收盘价必须高于第二支烛台的收盘价。 规则4：你会在第四天早上交易刚开始时买入，然后在市场收盘前卖出。...在第四天“看空”（即卖出）所对应的交易情况是： 规则1：最新K线的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。 规则2：第二天的烛台必须是绿色的。...规则3：最近一支烛台的收盘价必须低于第二支烛台的收盘价。 规则4：你将在第四天早上交易刚开始时卖出，然后在市场收盘前买入。

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    文本分类算法之–贝叶斯分类算法的实现Java版本

    ，从而计算出各个概率值，最后对各个概率值进行排序，选出最大的概率值，即为所属的分类。...微软提出以每股31美元的价格收购雅虎。微软的收购报价较雅虎1月31日的收盘价19.18美元溢价62%。微软公司称雅虎公司的股东可以选择以现金或股票进行交易。...对于力图在互联网市场有所作为的微软来说，收购雅虎无疑是一条捷径，因为双方具有非常强的互补性。...迷你版本有10个类别 ，共计100篇文章，总大小244KB 使用的测试文本： 微软公司提出以446亿美元的价格收购雅虎 中国网2月1日报道 美联社消息，微软公司提出以446亿美元现金加股票的价格收购搜索网站雅虎公司...微软提出以每股31美元的价格收购雅虎。微软的收购报价较雅虎1月31日的收盘价19 . 18美元溢价62%。微软公司称雅虎公司的股东可以选择以现金或股票进行交易。

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    python 股票历史数据(python获取股票历史数据)

    所以我把视线转向了网上的各种api。网上比较普遍的主要有两种，一种是新浪的api，一种是雅虎的api。新浪的api很方便，速度也很快，不过就网上的资料而言，似乎只能提取当天的数据。...雅虎的api功能更齐全，但是连接速度比较慢，有时候一个连接请求都要10多秒甚至20秒（原谅我的渣网速-，-）这对于需要大量股票数据的我来说显然不可接受。后来发现从网易财经可以下载股票和指数的历史数据。...fields选项中，TCLOSE，HIGH,LOW,TOPEN分别表示当日的收盘，最高，最低，开盘价；LCLOSE表示昨日收盘价。...需要自己用str.split(‘\r\n’)来截取 日期,股票代码,名称,收盘价,最高价,最低价,开盘价,前收盘,涨跌额,涨跌幅,成交量,成交金额 2015-09-11,’000001,上证指数,...还有，有些时候涨跌额和涨跌幅的值是None，简直莫名其妙，只能根据当日收盘价和前一天的收盘价自己补全；还有成交金额有几天的值也是None，这个似乎没法自己补，处理的时候需要特别注意 下面是代码。

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    数据接口-免费版（股票数据API）「建议收藏」

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 获取股票数据的源头主要有：数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。...雅虎 缺点：某些美国节假日数据会短缺；调用次数不能超过每分钟200次，否则会被警告并封锁IP地址；自定义列获取方法只能获取美股数据。...s=股票代码 返回结果：CSV格式的文件，返回列依次是“日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、复权价”。...d=[日期] [复权]：qianfuquan-前复权；houfuquan-后复权。 返回结果：股票日期的股价JSON数据。...注意，由于新浪的周线和月线数据，是以股票日线所有数据直接计算得到的，所以无法直接通过API获取周线和月线数据，需要自行处理。

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    使用神经网络预测股价：失败了！！！

    1 案例 我们将训练一个神经网络，它将使用n个已知值（过去的价格）来预测(n+1)-th的价格。我们假设两次价格测量之间的时间是常数。 我们将使用前几天的收盘价来预测收盘价。...雅虎财经为Maersk提供了股息数据，我们知道，股息（股票的利息）会影响股票价格。因此，我们希望神经网络在预测价格时考虑股息。...通过这个图，我们可以看到哪个网络显示的测试错误最少。确切的结果可能会随着时间的推移而变化，这取决于雅虎财经历史数据的数量。 有一个有趣的现象。如果一个人运行这个脚本两次，那么他们将收到不同的结果。...现在我们来计算网络的精确误差。...相反，它它尝试使用给定的值猜测一个序列的下一个值是什么。这是因为价格没有编码下一次它会如何变化。如果价格上涨一段时间，就不能保证下一分钟不会下跌。价格受外部事件的影响很大，这是网络所不知的。

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    使用Python轻松获取股票&基金数据

    ; 持续更新财经数据接口, 同时优化源代码; 如何安装AKShare？...pip install akshare 如何使用AKShare？ 首先要导入AKShare库，然后通过接口函数，获取相应的数据。...附国内外金融数据接口大全 findatapy - 获取彭博终端，Quandl和雅虎财经的数据 googlefinance - 从谷歌财经获取实时股票价格 yahoo-finance - 从雅虎财经下载股票报价...- 从雅虎财经获取数据 yql-finance - 从雅虎财经获取数据 ystockquote - 从雅虎财经获取实时报价 wallstreet - 实时股票和期权报价 stock_extractor...coinmarketcap - 从coinmarketcap获取数字货币数据 after-hours - 获取美股盘前和盘后的市场价格 bronto-python - 整合Bronto API接口 pytdx

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    AMD业绩超预期：净利润同比增长34%！但今年一季度营收预计将下跌10%！

    据雅虎财经频道提供的数据显示，28 名分析师此前平均预期 AMD 第四季度每股收益将达 0.67 美元。...据雅虎财经频道提供的数据显示，27 名分析师平均预期 AMD 第四季度营收将达 55 亿美元。...据雅虎财经频道提供的数据显示，36 名分析师此前平均预期 AMD 全年营收将达 235.1 亿美元，31 名分析师此前平均预期 AMD 全年调整后每股收益将达 3.51 美元。...据雅虎财经频道提供的数据显示，27 名分析师目前平均预期 AMD 第一季度营收将达 54.8 亿美元。...此外，AMD 还预计，不按照美国通用会计准则计算，2023 财年第一季度的毛利率预计将达 50% 左右。

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    【Python量化投资】金融应用中用matplotlib库实现的数据可视化

    在标准的绘图工作中很容易理解，对更复杂的绘图和自定义又很灵活。此外，它与NumPy及其提供的数据结构紧密集成。下面就列举几个用二维数据集说明对金融应用程序中的可视化方法。...作为一个方便的函数，且该子库可以简单地从雅虎财经网站（http://finance.yahoo.com）读取历史股价数据。只需要起始和结束日期，以及对应的股票代码。...这里quotes包含了DAX指数的时间序列数据，包括日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量： matplotlib.finance的绘制函数能准确理解可能传递的格式和数据集，这里每日的正收益由蓝色的矩形表示...上述代码将两个1维数组转换为2维数组，在必要时重复原始坐标轴值： 根据新的ndarray对象，我们通过简单的比例调整二次函数生成模拟的隐含波动率： ? 通过下面代码即可得出图表： ? ?...上面便是matplotlib在大部分金融环境下的一些基本绘图函数应用。作为python数据可视化的主力，它是一个相当强大的库，具有复杂的API。

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    我常用的几个Python金融数据接口库，非常好用~

    Tushare Tushare是一个热门免费（部分需要积分）的Python财经数据接口包，是国内大佬开发的，提供股票等金融数据的采集、清洗加工到数据存储的全过程。...，主要用于获取雅虎财经 (Yahoo Finance) 提供的金融数据。...yfinance可以获取股票历史价格数据（包括开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量）、实时价格数据等，你可以选择不同的时间尺度来获取数据，如日线、周线、月线等。...，它将数据转换为 Pandas DataFrame，便于进行数据处理和分析，计算和展示各种股票的技术指标。...、实时性、技术指标计算、易用性等特点，适用于投资分析、量化交易策略开发、学术研究和教育等多种场景。

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