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这是一个使用Flask构建的股票投资组合管理Web应用程序。

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简介:
本项目的核心部分是一个由股票经理利用 Flask 构建的股票投资组合管理器目录。该目录基于本项目所采用的框架、工具和库,详细的使用指南位于 GitHub 仓库 https://github.com/AcrobaticPanicc/stocks-manager.git 中。为了开始使用,需要执行以下安装步骤:首先,通过命令 $ pip install -r requirements.txt 安装项目依赖。随后,使用 flask run 命令启动该应用程序。积极的贡献能够极大地促进开源社区的发展,使其成为一个充满启发和创造力的学习平台。我们真诚地欢迎您对项目的任何形式的贡献。如果您希望添加新功能,请创建您的特性分支(使用 `git checkout -b feature/AmazingFeature` 命令),提交您的更改(使用 `git commit -m Add some AmazingFeature` 命令),并将更改推送到您的分支(使用 `git push origin feature/AmazingFeature` 命令)。最后,请通过拉取请求提交您的代码进行审查。此项目采用 MIT 许可证进行分发。

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客服
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  • Stocks Manager: 基于FlaskWeb
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    Stocks Manager是一款利用Python Flask框架开发的在线股票投资组合管理工具。它为用户提供了便捷的方式来查看和管理个人的投资组合,并支持添加、删除或更新持有的股票信息,帮助投资者做出更明智的决策。 股票经理使用Flask构建的股票投资组合管理器项目中的框架、工具和库可以通过克隆GitHub上的相关仓库来获取入门使用指南。安装需求为:$ pip install -r requirements.txt,然后通过运行flask run启动应用。 任何贡献都会使开源社区成为一个令人赞叹的学习、启发和创造的地方。您所做的任何贡献都将不胜感激。 1. 分叉项目 2. 创建您的Feature分支(例如 git checkout -b feature/AmazingFeature ) 3. 提交更改(如 git commit -m Add some AmazingFeature ) 4. 推送到分支(如 git push origin feature/AmazingFeature ) 5. 打开拉取请求 该软件根据MIT许可证进行分发。
  • PyVoting: Python、Flask、AngularJS和MongoDB
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    简介:PyVoting是一款使用Python、Flask框架、AngularJS前端技术和MongoDB数据库开发的在线投票应用程序,提供简便高效的线上投票解决方案。 构建一个功能齐全的投票系统在现代Web开发中是一项常见的任务。本项目名为pyvoting,利用Python、Flask、AngularJS及MongoDB技术栈来实现这一目标,提供高效且用户友好的体验。 首先来看一下Python的作用:这是一种高级编程语言,以其简洁明了的语法和强大的库支持而闻名。在该项目中,它作为主要后端语言负责处理数据逻辑与业务规则。Flask则是一个轻量级Web应用框架,允许开发者用最少代码实现复杂功能,包括创建路由、处理HTTP请求及数据库交互。 项目还结合使用了AngularJS——由Google维护的JavaScript框架。该框架以双向数据绑定和模块化架构著称,为前端界面提供了实时响应用户操作的能力,从而提升用户体验。 MongoDB作为NoSQL数据库代表被选作pyvoting的数据存储解决方案。它利用文档型模型支持JSON格式数据与Python动态类型特性的结合使用来实现灵活的数据处理。此外,由于其高效的读写性能及良好的扩展性,适合用于大规模投票数据分析需求。 在pyvoting系统中,用户可以创建并设定投票选项;其他用户则可参与其中进行投票。后台管理功能可能包括统计和查看结果、以及管理账户等操作。前端部分利用AngularJS指令和服务构建动态表单处理输入与提交数据请求;Flask后端接收到这些信息之后会验证及更新数据库,并反馈相应消息给客户端。 开发人员在实现过程中可能会使用Flask的模板引擎Jinja2来渲染HTML页面,同时结合Bootstrap或其它CSS框架美化界面。API接口设计通常遵循RESTful原则以确保前后端通信规范性。 此外,为了提供数据可视化功能,项目还可能集成D3.js或其他JavaScript图表库显示投票结果图形化展示信息给用户查看。 总之,pyvoting展示了如何整合Python、Flask、AngularJS和MongoDB这四种技术构建出一个完整的在线投票系统。该系统不仅适用于调查或民意测验等场景使用,还可作为学习现代Web开发技术的实践案例帮助开发者提升技能并理解不同技术间的协作机制。
  • 买卖最佳时机(LeetCode)- DDPG并测试DDPG模型在市中
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    本项目运用深度确定性策略梯度(DDPG)算法,旨在优化股票交易决策。通过建立模拟交易平台,我们探索了如何使用强化学习技术来指导投资组合的动态调整,以期寻找最佳买卖时机,并评估其在实际市场环境中的表现与稳定性。 在股票买卖的最佳时机问题上应用DDPG(深度确定性策略梯度)算法进行测试建立模型的参考灵感来自原始论文中的代码环境。数据集包括15份2018年1月1日至2018年10月29日的股价记录,以分钟为单位,并包含开盘、收盘、最高价、最低价和成交量等特征信息。 该操作涉及现金头寸以及针对这15只股票分别设置多头和空头仓位。每分钟观察一次股价数据,但每隔7分钟才进行一次交易决策。在每个步骤中,在原有的状态-动作对之外还收集了额外的“推断步骤”状态-动作对,并将其存储于重放内存缓冲区。 这些模型采用时间序列滚动方案构建:使用上个月的数据来建立RL(强化学习)模型,然后在下一个月进行测试验证。该模型从2018年2月1日至2018年10月29日期间实现了大约14%的收益率,相比之下,在同一时间段内采用统一买入并持有这15只股票策略仅获得约5.6%的收益;而采取业绩最佳单支股票买入策略则导致了-16.8%的投资亏损。 值得注意的是,在股票市场中应用RL模型可能会面临高度不稳定性和过度拟合的风险。此外,该模型在实际交易操作时通常只会涉及投资组合的小部分仓位进行买卖决策。
  • 关于GARCH模型在研究
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    本文探讨了GARCH模型在评估与管理股票组合风险中的应用价值,通过实证分析展示了该模型如何有效捕捉金融市场波动性。 本段落旨在确定股票最优组合投资策略,综合考虑收益与风险因素。通过构建以最大化投资收益和最小化风险为目标的双目标优化模型,研究基于GARCH模型的股票组合投资策略的应用。
  • 软件
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    这是一个由我开发的软件应用程序,旨在提供便捷高效的使用体验。无论您是专业人士还是普通用户,都能在其中找到满足需求的功能和工具。 这是我用C++开发的一个软件的源码,该源码来源于风暴DDOS和刑天DDOS。
  • 类型及遗传算法确定
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    本研究探讨了运用遗传算法选择最优股票类型以构建高效投资组合的方法,旨在提升资产配置策略的效果。 本段落首先构建了一个基于股票类型的投资组合模型,目标是最大化单位风险超额收益,并为该模型设计了一种遗传算法。研究选取了不同的样本进行分析。
  • 在线酒店系统:使 Flask Web ,具备动态...功能
    优质
    这是一款基于Flask框架开发的在线酒店管理Web应用程序,提供包括客房预订、房态更新和客户信息管理在内的多项动态功能,助力酒店高效运营。 该项目旨在建立一个系统,使酒店管理和预订过程对工作人员及用户更加便捷。该门户网站允许客人预订酒店设施(如客房、便利设施、餐厅等),并通过管理控制台支持管理员权限,管理员可以创建、修改和删除任何设施的可用性信息。此外,还提供了一个账单功能供客人使用。 该项目采用的技术包括内置Flask框架,Python编程语言以及ngrok库用于本地Web隧道和调试。前端界面则利用了JavaScript、CSS及HTML技术进行构建,并且数据库采用了MySQL系统来存储相关信息。
  • 分析Excel模板模型.zip
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    本资源提供一个详细的Excel模板,用于构建和评估个人股票投资组合。包含数据分析、风险评估及收益预测等功能模块,助力投资者做出明智决策。 Excel模板股票投资组合分析模型.zip
  • 案例剖析.pdf
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    本PDF深入分析了多个真实的股票投资组合案例,旨在帮助读者理解有效的投资策略和风险管理技巧。适合投资者学习参考。 精品资料欢迎下载。
  • :利Power BI展示表现数据可视化
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    本项目运用Power BI工具构建了一个动态、直观的平台,用于展示个人或机构股票投资组合的表现情况。通过图表和仪表板的形式,用户可以轻松追踪每只股票的价格走势及整体资产配置的效果,从而帮助做出更加明智的投资决策。 股票投资组合项目将创建一个精心挑选的股票清单绩效仪表板。该项目的投资开始日期是2021年3月5日,并且与当前表现的比较是以该日期的收盘价为基准。 库存清单通过Power BI从Yahoo Finance网站导入核心数据,具体如下: - VNQ - RBNK.TO - SMH - SOXX - AAPL - RY.TO - KBWD