websocket 股票走势

2024-11-04

websocket+订阅发布者模式模拟实现股票价格实时刷新

1.新建文件夹 2.文件夹中新建index.html 和 index.js index.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> <div class="contain"> &

转载出处一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进

WebService学习--股票走势图+天气预报实现

互联网上面有很多的免费webService服务,我们可以调用这些免费的WebService服务,将一些其他网站的内容信息集成到我们的Web应用中显示,下面就以获取股票数据和天气预报为例进行学习. 这是一些WebService免费服务接口,供大家学习参考:http://blog.csdn.net/jingqia/article/details/17398673 有了之前的基础,学习起来难度就变得没那么高了! 一. 调用免费的web service获取股票信息 1.找到股票的服务网址:htt

matplotlib绘图股票走势图实践

导入模块 import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFrameimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline 导入数据 appl = pd.read_csv("./AAPL.csv")appl.tail() 显示各字段的数据类型 appl.dtypes 绘制开盘时的股票走势图将时间data设置成为索引,让走势图的很坐标以时间啊顺序显示 app

基于Spark Streaming预测股票走势的例子（一）

最近学习Spark Streaming,不知道是不是我搜索的姿势不对,总找不到具体的.完整的例子,一怒之下就决定自己写一个出来.下面以预测股票走势为例,总结了用Spark Streaming开发的具体步骤以及方法. 一.数据源. 既然预测股票走势,当然要从网上找一下股票数据的接口,具体可以参考 http://blog.sina.com.cn/s/blog_540f22560100ba2k.html.http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/

基于Spark Streaming预测股票走势的例子（二）

上一篇博客中,已经对股票预测的例子做了简单的讲解,下面对其中的几个关键的技术点再作一些总结. 1.updateStateByKey 由于在1.6版本中有一个替代函数,据说效率比较高,所以作者就顺便研究了一下该函数的用法. def mapWithState[StateType, MappedType](spec :StateSpec[K, V, StateType, MappedType]) : MapWithStateDStream[K, V, StateType, MappedType] =

通过机器学习的线性回归算法预测股票走势（用Python实现）

在本人的新书里,将通过股票案例讲述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.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧. 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型的搭建方式,随后将再这个基础上,讲述以线性预测模型预测股票的实现代码.本博文是从本人的新书里摘取的,新书预计今年年底前出版,敬请大家关注. 正文开始(长文预警) ------------------------------

HTML5_07之WebSocket

1.HTML5新特性之WebSocket: ①HTTP协议的不足:基于“请求——响应”模型,只有在客户端发送请求后,服务器才会给予响应:对于实时的股票走势图,以及聊天通讯等无法满足需求: ②解决方案:setInterval+AJAX:心跳请求: 问题:过于频繁对服务器压力过大,频率过低则信息获取延迟: ③最佳解决方案——WebSocket协议: 基于“广播——收听”模型,客户端连接到服务器后不再断开,服务器有了消息随时发送给客户端,客户端也可以不停地给服务器发送消息: 不足:客户端和服务器

机器学习01：使用scikit-learn的线性回归预测Google股票

这是机器学习系列的第一篇文章. 本文将使用Python及scikit-learn的线性回归预测Google的股票走势.请千万别期望这个示例能够让你成为股票高手.下面按逐步介绍如何进行实践. 准备数据本文使用的数据来自www.quandl.com网站.使用Python相应的quandl库就可以通过简单的几行代码获取到我们想要的数据.本文使用的是其中的免费数据.利用下面代码就可以拿到数据: import quandl df = quandl.get('WIKI/GOOGL') 其中WIKI/GOO

Android: 利用SurfaceView绘制股票滑动直线解决延迟问题

1.背景介绍最近项目要绘制股票走势图,并绘制能够跟随手指滑动的指示线(Indicator)来精确查看股票价格和日期.如下图所示: 上图中的那条白色直线就是股票的指示线,用来跟随手指精确确定股票的时间和股票价格.不论是绘制股票图还是绘制指示线,我们首先想到的就是用Android中的自定义View来实现.实践证明,使用View能够很好地实现静态的图片,但是对用动态图像的绘制,往往会出现延迟的现象.就如上图的指示线,实际用View类实现的,跟随手指移动时,指示线就会出现延迟的现象,严重影响了用户体验

在我的新书里，尝试着用股票案例讲述Python爬虫大数据可视化等知识

我的新书,<基于股票大数据分析的Python入门实战>,预计将于2019年底在清华出版社出版. 如果大家对大数据分析有兴趣,又想学习Python,这本书是一本不错的选择.从知识体系上来看,这本书的内容涵盖了开发Python企业级项目所需的知识点,包括但不限于Python基础语法知识.基于Pandas的大数据分析技术.基于Matplotlib的可视化编程技术.Python爬虫技术和基于Django的网络编程技术,甚至还在本书的最后,讲述了机器学习编程技术. 这本书的大多数范例程序是基于股票分析的

用matplotlib和pandas绘制股票MACD指标图，并验证化交易策略

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. 1 MACD指标的计算方式从数学角度来分析,MACD指标是根据均线的构造原理,对股票收盘价进行平滑处理,计算出算术平均值以后再进行二次计算,它是属于趋向类指标. MACD指标是由三部分构成的,分别是:DIF(离差值,也叫差离值).DEA(离差值平均)和BAR(柱状线)

用Python的Pandas和Matplotlib绘制股票唐奇安通道，布林带通道和鳄鱼组线

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. 这里将根据若干算法,计算并绘制多种价格通道,从中大家一方面可以积累

用Python的Pandas和Matplotlib绘制股票KDJ指标线

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.这里将根据KDJ的算法,计算并绘制KDJ指标线. 1 KDJ指标的计算过程 KDJ指标也叫随机指标,是由乔治·蓝恩博士(George Lane)最早提出的.该指标集中包含了强弱指标.动量概念和移动平均线的优点,可以用来衡量股价脱离正常价格范围的偏离程度. KDJ指标的计算过程是,首先获取

基于股票大数据分析的Python入门实战（视频教学版）的精彩插图汇总

在我写的这本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战(视频教学版)>里,用能吸引人的股票案例,带领大家入门Python的语法,数据分析和机器学习. 京东链接是这个:https://item.jd.com/12868774.html 在本文里,就将通过截图,详细展示本书给出的若干案例,这些案例的代码,均在本书里. 1 用爬虫得到股票数据的效果图

Python数据分析--Numpy常用函数介绍(6)--Numpy中与股票成交量有关的计算

成交量(volume)是投资中一个非常重要的变量,它是指在某一时段内具体的交易数,可以在分时图中绘制,包括日线图.周线图.月线图甚至是5分钟.30分钟.60分钟图中绘制. 股票市场成交量的变化反映了资金进出市场的情况,成交量是判断市场走势的重要指标.一般情况下,成交量大且价格上涨的股票,趋势向好.成交量持续低迷时,一般出现在熊市或股票整理阶段,市场交易不活跃.成交量是判断股票走势的重要依据,对分析主力行为提供了重要的依据.投资者对成交量异常波动的股票应当密切关注. OBV(On-Balance

H5新特性--WebStorage--WebSocke

今天的目标 3.2:h5新特性--WebStorage localStorage 在客户端浏览器保存数据永久保存保存数据 localStorage [key] = value 保存数据 localStorage.setItem(key,value); 获取数据 var value = localStorage [key]; 获取数据 var value = localStorage.getItem(key); 删除数据 localStorage.removeItem(key); 删除数据

【温故知新】——HTML5重要知识点复习

前言:本文是自己在学习课程中的课程笔记,这里用来温故知新的,并非本人原创. 一.HTML5新特性 —— 十个新特性:凌乱 (1)新的语义标签 (2)增强型表单(表单2.0) (3)音频和视频 (4)Canvas绘图 (5)SVG绘图 (6)地理定位 (7)拖放API (8)Web Worker (9)Web Storage (10)Web Socket 二.HTML5中表单的新特性 (1)新的input type <input type="?"> H4中的input t

leetcode 第188题，我的解法，Best Time to Buy and Sell Stock IV

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">leetcode第188题,Best Time to Buy and Sell Stock IV题目如下:</span> https://leetcode.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iv/ Say you hav

年轻人，你活着不是为了观察K线做布朗运动

谈股票市场的赚钱陷阱年轻人,你活着不是为了观察K线做布朗运动作者:李晓鹏(2015-01-10) 这篇文章本来是该两年前写的,奉劝大家不要去玩股票.因为那个时候我的<中国崛起的经济学分析>这本书刚刚出版,里面用“破坏性要素参与分配”的理论来分析了中国经济.在写作过程中我发现这个理论也可以顺便用来解释股票市场,让大家看清楚股票市场的本质.但当时的大盘指数才1980点,我怕写出来很多人会被我“忽悠”,把手里的股票“割肉”卖掉,回头会恨死我.所以就忍了. 现在股市终于涨到了3200点,差不多

趋势型指标——MACD

1.简要介绍▪ 计算方法▪ DIFF▪ DEA▪ MACD▪ 构造原理▪ 缺点2.实战技巧3.运用技巧▪ 应用原理▪ 经典用法▪ 实战战法▪ 捕捉卖点▪ 买卖策略▪ 短线实战4.组合指标运用5.一般研判标准 1.简要介绍MACD在应用上应先行计算出快速(一般选12日)移动平均值与慢速(一般选26日)移动平均值.以这两个数值作为测量两者(快速与慢速线)间的"差离值"依据.所谓"差离值"(DIF),即12日EMA数值减去26日EMA数值.因此,在持续的涨势中,12日EM