[什么是ADX] ADX(average directional indicator) 平均趋向指数，常用的趋势衡量指标。通常与趋向系统（DMI）一起使用，利用...
从Python获得对Wolfram语言的完全访问权限 Wolfram语言为程序员提供了一种独特的计算语言，具有大量复杂的算法和内置的现实世界知识。...接下来，我们将探索一些可用于在 Wolfram 语言中进行计算的方法和示例，然后调用它以在 Python 会话中使用。...如需完整的介绍教程和完整的参考文档，请访问Wolfram Client Library for Python的文档主页。...您可以直接从 Python 使用这个 API，但是通过调用WolframAlpha函数来实现它更加强大和方便，因为您可以直接从 Wolfram 语言访问所有数据框架函数。...Wolfram Cloud 提供各种服务，包括用于 Wolfram 语言编程的笔记本网络界面以及部署任意 Wolfram 语言网络 API 的能力。
# 示例代码：NLP舆情数据收集与整合import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"def collect_and_analyze_sentiment(news_articles...通过挖掘社交媒体、新闻和专业分析师的观点，系统可以提供更全面的市场信息，为投资决策提供参考。...NLP技术还可以分析新闻事件对特定股票的影响，帮助投资者更准确地预测股价的变动。...通过挖掘关键事件并分析舆情反应，系统可以提供更具针对性的股票价格预测。...# 示例代码：NLP事件驱动的股票价格预测import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"def predict_stock_price(news_events,
那么本文接下来就来介绍如何使用Python编写一个交互式的股市大盘指数查询与个股股价显示端，而且将使用Python的相关库和API来获取实时股票数据，并通过shell端展示出来，方便读者进行实践和自定义...准备工作 在开始之前，需要做好准备工作，我们需要安装一些必要的Python库，主要包括requests（用于发送HTTP请求）、json（用于处理JSON数据）、pandas（用于数据处理和展示）和tabulate...（用于在shell端展示数据），这里主要使用以下命令进行安装： pip install requests json pandas tabulate 另外，我们还需要获取一个可用的股票数据API，在本例中我们将使用阿里云的股票数据...API来获取指定股票的实时数据，需要注意的是，如果你要使用这个函数，你需要将api_key替换为你自己的API密钥，并将stock_code替换为你要查询的个股代码，比如股票代码为600519的贵州茅台...Data免费API密钥的步骤： 访问Twelve Data的网站：https://twelvedata.com/ 点击页面右上角的"Sign Up"按钮进行注册。
选自Google Research Blog 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数...f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解...Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。...Tangent 有办法为每个 Python 句法片段生成生成导数代码，同时调用很多的 NumPy 和 TensorFlow 函数。 Tangent 有一个单一函数 API： ?...df 函数只适用于标量（非数组）输入。
近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度...；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。...Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。...Tangent 有办法为每个 Python 句法片段生成生成导数代码，同时调用很多的 NumPy 和 TensorFlow 函数。 Tangent 有一个单一函数 API： ?...df 函数只适用于标量（非数组）输入。
本场Chat推荐一款Python内置的轻型数据库——SQLite3，它本身是用C写的，不但体积小巧，而且处理速度快，非常适合用于Python金融量化分析爱好者在本地实现数据管理。...当我们仅仅是用于本地的数据管理，无需多用户访问，数据容量小于2T，无需海量数据处理，关键是要求移植方便、使用简单、处理迅速的话，SQLite确实是个很不错的选择。...专题简介 本场Chat以股票交易数据为例具体介绍如下内容： 概述SQLite的发展和特点 Python操作SQLite的API介绍 Pandas操作SQLite的API介绍 建立SQLite股票行情数据库...基于SQLite股票行情数据分析 本场Chat 适用于具备Python 基础能力的同学，从中可以掌握在Python下通过SQLite实现大数据分析的技巧。...于是基于SQLite股票行情数据分析可以这样做。 比如查询'20190128'这天交易日收盘价在9到10元，涨幅超过5%的股票。
特质波动率（Idiosyncratic Volatility） 因子模型认为个股收益同时受到共同因子和特异因子影响，前者作用于每一支个股，后者则是个股独有的因素，且两者不相关。...通过做空偏度大的股票，做多偏度小的股票，能获得显著超额收益。 总偏度的计算公式如下： ? 3.9....上述 VaR 定义的含义是，在置信水平为 0.05 的情况下，未来一段时间内，资产或组合的最大损失，故VaR用于度量资产或组合的潜在损失（尾部风险）。 3.12....价格时滞（Price Delay） 价格时滞，顾名思义，衡量股票价格对市场信息的反应快慢。...如果价格时滞较大，表明股票价格对市场信息的反应存在滞后，过去的市场收益能显著解释当前股票收益；相反，如果股票价格时滞较低，那么股票收益和市场收益变动同步性较高。
然后在控制台，进入项目根目录即WebStockPredict(包含有manage.py的目录)，输入如下面命令，启动Web应用： python manage.py runserver 此时在浏览器中输入...：http://http://127.0.0.1:8000/stock_predict/home/即可访问应用，通过下拉框选择查看某个公司过去20天的历史股票数据和未来10天的预测数据。...数据 本项目为了演示方便，只使用了10个公司的股票数据来进行模型训练，实际上可以依据个人需求，训练成百上千个公司的数据。注：这个项目只是用来演示，并不保证预测的真实性，请勿用于真实炒股....获取国内上市公司历史股票数据来源于网易的API：'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html'，详细使用请参考数据接口-免费版（股票数据API）。...csv格式方便用pandas读取，输入到LSTM神经网络模型， 用于训练模型以及预测股票数据。 股票指标数据 我们的Web app，还给出了每个公司的股票评价指标。
APOC同时还支持JSON Path，即以特定模式搜索JSON文档中的数据项并返回其内容，其概念类似应用于XML的XPath和应用于HTML的jQuery。...一、Tushare介绍 Tushare[3]是一个免费、开源的python财经数据接口包。...Tushare官网 二、集成Tushare接口 在开始集成之前请确保你有一个Tushare的访问账号。...下面的代码通过分批循环调用首先从stock_basic接口获取到股票代码，然后再使用股票代码获取申万成分股时间序列数据。...,1000 AS limit UNWIND list AS num WITH num*limit AS offset,limit //分批获取股票代码 WITH '{"api_name":"stock_basic
本教程的目的是介绍收集和分析股票数据的步骤。我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。...在第 2 节中，我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。...Google Finance 没有我们可以在 Python 中直接使用的 API，但可以使用名为 GOOGLEFINANCE 的公式从 Google Sheets 访问它。...我们还需要配置 Google Sheets，使用 Python 访问电子表格。Python 和 Pandas：我们将使用 Python和 Pandas 来收集、存储和分析数据。1.3....GCP 中的 Google 表格配置为了从 Python 访问 Google Sheets，我们需要来自 Google Cloud Platform (GCP) 的私钥，通过以下步骤获取该私钥。
论文将强化学习方法应用于市场信息理论模型 (ITMM)。尝试区分第 i 个代理的一类博弈和可能的动作（策略）。任何代理都将整个游戏类划分为她/他认为子类，因此对给定的子类采用相同的策略。...这些新状态用于为学习算法提供训练数据，该算法的目的是通过遵循典型的强化学习方案来改进投资策略。...reinforcement learning for Indian stock trading automation(arXiv 2106.16088) Author : Supriya Bajpai 在股票交易中...论文中将深度强化学习理论应用于印度市场的股票交易策略和投资决策。...利用三个经典的深度强化学习模型Deep Q-Network、Double Deep Q-Network和Dueling Double Deep Q-Network对10个印度股票数据集进行了系统的实验。
延伸思考：基于最近M天的及时思考，决策后的收益，和股价走势，但我似乎没找到这部分的具体prompt.....延伸反思的结果会存到Deep layer用于后面的交易决策3....它分成了当日市场信息（Latest MI），和历史市场信息（Past MI）两个部分。前者反映了最新的资产异动，后者利用金融市场中历史会不断重演的特性。...Query生成：基于以上的总结内容，生成短/中/长不同时效性的检索query(关键词),用于搜索该资产的历史信息。...，新闻舆情，研究报告等等和上面当日市场信息相同，对信息进行分析和总结，不过不需要生成query了。...ModelsFinMem: A Performance-Enhanced LLM Trading Agent with Layered Memory and Character DesignAlphaFin：使用检索增强股票链框架对财务分析进行基准测试
api接口，比如豆瓣、新浪、百度等等。...以大秦铁路（股票代码：601006）为例，如果要获取它的最新行情，只需访问新浪的股票数据… 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...股票列表3. 上市公司基本信息4. 日线行情5. 其它数据最后tushare介绍tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。...tushare是一个著名的免费、开源的python财经数据接口包，主要实现对股票等金融数据从… 获取股票历史数据get_hist_dataimport tushare as tsts.get_hist_data...备注：返回值说明… 数据层优化: 自选股产品本来就是数据驱动的产品，而且要求数据实时性很高，在开盘的时候页面股票数据实时更新 优化 1：setdata 函数用于将数据从逻辑层…优化3：小程序并发请求数不超过
今天带大家一起学习一个小众，但很厉害的可视化库mplfinance，一起掌握最灵活的python库来创建漂亮的金融可视化。 介绍 编程和技术应用于金融领域的激增是不可避免的，增长似乎从未下降。...最近，我开始知道有一个名为 mplfinance 的单独模块，专门用于创建高级金融可视化。在本文中，我们将深入研究这个 Python 库，并探索其生成不同类型图表的功能。...让我们使用12data.com[1]提供的 API 端点拉取亚马逊的历史股票数据。...此外，请确保你在12data.com上拥有一个帐户，只有这样，你才能访问你的 API 密钥（使用 API 提取数据的重要元素）。...Pandas\NumPy\Matrix用于金融数据准备 Python实现 def get_historical_data(symbol, start_date): api_key = 'YOUR
写在前面 下面的这篇文章将手把手教大家搭建一个简单的股票舆情分析系统，其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻，然后通过百度情感分析接口，用于评估指定股票的正面和反面新闻的占比，以此确定该股票是处于利好还是利空的状态...,ggxw_page.shtml 如获取第二页，http://stock.jrj.com.cn/share,600381,ggxw_2.shtml 首先，我们定义一个函数，传入一个股票代码的列表，表示用于下载到本地的股票新闻的代码...然后将每个股票的代码拼接到api中，然后调用parse_pages()函数用于爬取该api下网页中的数据。...其中用到了百度人工智能接口aip下的aipNLP用于对所有新闻数据进行自然语言处理，并进行情感分析。..., 8)) plt.show() 效果图如下所示： 3 总结 在这篇文章中，我们介绍了如何基于python搭建一个简单的股票舆情分析系统，其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻，然后通过百度情感分析接口对新闻进行情感分析
作为金融领域的明星级分析工具，Python提供了完整的解决方案，用于数据获取、清洗、分析和建模。在这些方面，特别是在金融分析方面，Python的表现非常出色。...让我们一起来研究如何使用Python获取股票和基金数据，并将其用于行业分析。首先，我们需要使用适当的数据源来获取股票和基金数据。一些常见的数据源包括金融数据供应商、公开API和金融网站。...一旦我们有了数据源，我们就可以使用Python中的相应库来获取数据。对于股票和基金数据，我们可以使用一些流行的库，如Pandas、NumPy和Requests。...专为交易所、开发者、量化团队、金融科技公司和专业机构设计,提供股票实时数据、历史数据、行情数据api等。...WebSocket和REST API接入：提供WebSocket和REST API接入方式，确保数据低延迟、高可靠性，股票实时数据更快速。
然而，由于市场信息的嘈杂且不完善使得建立有效的强化学习以实现有效的订单执行策略变得相当具有挑战性。...基于这些局限性，我们将股票预测重新定义为一个学习排序问题，并提出STHAN-SR模型，一种用于股票选择的神经超图结构。...然而，LOB数据并不是可以自由访问的，这对希望利用这一信息的市场参与者和研究人员提出了挑战。幸运的是，交易和报价(TAQ)数据，以及在市场中执行的交易——更容易获得。...一方面，以端到端方式对随机股票数据训练股票表示可能导致过度建模，涉及模型的不确定性；另一方面，股票数据与其相关因素的相关性分析涉及到数据的不确定性。...然后，通过引进宏观状态信息，以自我监督的方式学习股票表征，可以进一步用于下游任务，如股票移动预测。在两个典型的股票数据集上的大量实验验证了Co-CPC方法的有效性。
比如，近期数学领域最大的成就之一，便是Black-Scholes公式的推导，这一成果可用于股票期权（一种赋予持有人以特定价格向期权发行商购买或出售股票权利的合约）的定价。...相反，我打算向大家介绍一些用于处理和分析股市数据的Python工具。我还将讨论移动均线、如何使用移动均线来构建交易策略、如何在进入仓位时制定退出策略以及如何使用回溯检验评估交易策略等方面的内容。...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。...（代码基于这个例子，你可以在这里http://matplotlib.org/api/finance_api.html?...谷歌的股票比苹果和微软的股票贵得多，这种差异使得苹果和微软股票的波动看起来比实际情况小得多。 一种解决方案是在绘制图表时使用两种不同的尺度；一种尺度用于苹果和微软的股票，另一种尺度用于谷歌股票。 ?
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