最近股市比较火,我7月初上车了,现在已经下了.中间虽然吃了点肉,但下车的时候都亏进去了,最后连点汤都没喝着. 这篇文章我们就用python对股票数据做个简单的分析.数据集是从1999年到2016年上海证券交易所的1095只股票. 共1000个文件. 我们的分析思路大致如下: 每年新发股票数 目前市值最大的公司有哪些 股票一段时间的涨跌幅如何 牛市的时候,个股表现如何 首先导入模块 import pandas as pd import numpy as np import os import se

监督学习下的分类模型,主要运用sklearn实践 kNN分类器 决策树 朴素贝叶斯 实战一:预测股市涨跌 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Aug 28 15:42:55 2017 @author: Administrator """ # unit4 classify #数据介绍: #网易财经上获得的上证指数的历史数据,爬取了20年的上证指数数据. #实验目的: #根据给出当前时间前150天的历

用分类算法进行上证指数涨跌预测. 根据今天以前的150个交易日的数据,预测今日股市涨跌. 交叉验证的思想:将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集,每个子集都尽可能保持数据分布的一致性,即从D中通过分层抽样来得到.然后,每次用k-1个子集的并集作为训练集,余下的那个子集作为测试集.这样可以获得k组训练/测试集,从而可进行k次训练/测试,最终返回的是这k个测试结果的均值.通常称为"k者交叉验证",常用取值是10. coding:utf-8 用分类算法预测股市涨跌 import pandas

PSY和OBV 1,PSY心理线是投资者对股市涨跌产生心理波动的情绪指标.相反,当PSY曲线向下跌破PSYMA曲线后,为卖出时机..当PSY曲线向上突破PSYMA曲线后,开始向下回调至PSYMA曲线,只要PSY曲线未能跌破PSYMA曲线,都表明股价属于强势整理.当PSY曲线和PSYMA曲线同时向上运行一段时间后,PSY曲线远离PSYMA曲线时,一旦PSY曲线掉头向下,说明股价上涨的动能消耗较大,为卖出时机.   1,PSY心理线是投资者对股市涨跌产生心理波动的情绪指标.对股市短期走势的研判具有一

1.Bike Sharing Demand kaggle: https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand 目的:根据日期.时间.天气.温度等特征,预测自行车的租借量 处理:1.将日期(含年月日时分秒)提取出年,月, 星期几,以及小时 2.season, weather都是类别标记的,利用哑变量编码 算法模型选取: 回归问题:1.RandomForestRegressor 2.GradientBoostingRegressor # -*- coding:

原文: Wu X, Zhu X, Wu G Q, et al. Data mining with big data[J]. IEEE transactions on knowledge and data engineering, 2013, 26(1): 97-107. 大数据中的数据挖掘 Xindong Wu, Fellow, IEEE, Xingquan Zhu, Senior Member, IEEE, Gong-Qing Wu, and Wei Ding, Senior Member,

新年伊始,很荣幸笔者的<教你用 Python 进阶量化交易>专栏在慕课专栏板块上线了,欢迎大家订阅!为了能够提供给大家更轻松的学习过程,笔者在专栏内容之外会陆续推出一些手记来辅助同学们学习本专栏内容,因此同学们无需担心专栏内容在学习上的困难,更多的是明确自己学习的目的即可.当然笔者也欢迎同学们踊跃留言,说出自己想扩展的知识点,笔者会根据同学们的意愿选择性的推出一些内容. 在第一篇<管理概率==理性交易>中笔者结合一个简单的市场模型介绍了为什么在没有概率优势的前提下参与交易会亏钱,其

我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. <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.在这篇博文里,将摘录部分内容. 1  OBV指标的原理以及算法 形象地讲,OBV指标是将成交量与股价的关系数字化,并

[python]抓取沪深股市交易龙虎榜数据 python 3.5.0下运行 没做自动建立files文件夹,需要手动在py文件目录下建立files文件夹后运行 #coding=utf-8 import gzipimport http.cookiejar import urllib.request import urllib.parse import json import os import time import datetime def getOpener(head): # deal with

本文由 伯乐在线 - 小米云豆粥 翻译.未经许可,禁止转载!英文出处:Curtis Miller.欢迎加入翻译组. 这篇博文是用Python分析股市数据系列两部中的第二部,内容基于我在犹他大学 数学3900 (数据科学)的课程 (阅读第一部分).在这两篇博文中,我会讨论一些基础知识,包括比如如何用pandas从雅虎财经获得数据, 可视化股市数据,平均数指标的定义,设计移动平均交汇点分析移动平均线的方法,回溯测试和 基准分析法.这篇文章会讨论如何设计用移动平均交汇点分析移动平均线的系统,如何做回溯

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金融量化分析介绍     本文摘要; 金融量化分析介绍 1.什么是金融量化分析 2.金融量化分析可以干什么 3.为什么将python运用于金融 4.常用库简介 1.什么是金融量化分析 从标题中我们可以简单的分析一下这个题目中的关键词,金融.量化.分析,接下来一个一个分析: 金融:金融是什么相信在大多数人心中都是比较神秘.高大上的,需要大量的资金与丰富的经验才可以在股市叱咤风云,也确实金融行业的风险非常大,任何人都不敢保证某一只股票的走向或者说是收益与否.金融其实与赌博很类似,但是为什么政府会禁止

实时监控股市重大公告的Python爬虫小技巧 精力有限的我们,如何更加有效率地监控信息? 很多时候特别是交易时,我们需要想办法监控一些信息,比如股市的公告.如果现有的软件没有办法实现我们的需求,那么就要靠我们自己动手,才能丰衣足食. 你在交易看盘时,如果有一个小窗口,平时默默的不声不响,但是如果有公告发布,就会显示公告的信息:这是什么公告,然后给我们公告的链接.这样,既不会像弹窗那样用信息轰炸我们,又能够定制我们自己想要的内容,做到想看就看,想不看就不看,那就很方便了. 爬虫抓取的是东方财富上的

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用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

欢迎大家订阅<教你用 Python 进阶量化交易>专栏!为了能够提供给大家更轻松的学习过程,笔者在专栏内容之外已陆续推出一些手记来辅助同学们学习本专栏内容,目前已推出如下扩展篇: 在第一篇<管理概率==理性交易>中笔者结合一个简单的市场模型介绍了为什么在没有概率优势的前提下参与交易会亏钱,其实股票交易和玩一个游戏.做一个项目理念是相通的,需要章法.需要制定策略,否则就和抛硬币赌博一样一样的,用量化交易可以帮助我们管理好概率,更理性的去下单. 在第二篇<线性回归拟合股价沉浮&g

1.01-1.03版本都有多线程争抢DB的问题,线程数一多问题就严重了. 这个版本把各线程要添加数据的SQL放到数组里,等最后一次性完成,这样就好些了.但乱码问题和未全部完成即退出现象还在,而且速度上应该大力提高. 本该就是把DB操作尽可能一次性完成,节约时间又安全,不该是各个线程自己去开关数据库存取的模式.是我事先没考虑好. 现在代码如下: # 理想论坛爬虫1.04,用于爬取主贴再爬子贴 from bs4 import BeautifulSoup import requests import

本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文,目的是通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得. 在之前的系列文里,大家能看到K线,均线,成交量的案例,在本文里,大家能看到通过RSI案例讲述Python邮件编程的知识点,在后继系列文里,大家还能看到MACD,BIAS,KDJ等指标相关案例. 1  RSI指标的原理和算法描述 相对强弱指标(RSI)是通过比较某个时段内单股价格的涨跌幅度来判断多空双方的强弱程度,以此来预测未来走势.从数值上看