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Equity-Analyst: Equity Analyst是一款开源Python软件包,主要用于接收股票报价名称并进行...

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简介:
Equity-Analyst是款开源Python工具包,专为处理股票代码及分析而设计,助力投资者与分析师深入探究市场动态。 股票分析师Equity Analyst是一个开源的Python程序包,它利用深度学习模型根据历史数据预测未来股价,并帮助获取和可视化股票价格而无需冗余操作。 安装该套件: ``` pip3 install equityanalyst ``` 功能介绍: 1. `y_pred = stock_price_predict(company)`:此函数执行以下任务: - 接收股票的代码名称,然后使用Yahoo Finance API抓取该股票的历史数据。 - 历史数据的时间范围从2000天前到60天前。 - 使用这些历史数据来训练递归神经网络模型。 - 用此模型预测用户定义的具体日期的数据。 - 绘制图表,显示实际值和预测值之间的对比情况,以帮助用户直观了解该股票上模型的准确性。 - 返回根据用户需求指定天数内的预测值。 2. `df = get_stock_data(company)`:获取并返回公司股票的历史数据表。

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  • Equity-Analyst: Equity AnalystPython...
    优质
    Equity-Analyst是款开源Python工具包,专为处理股票代码及分析而设计,助力投资者与分析师深入探究市场动态。 股票分析师Equity Analyst是一个开源的Python程序包,它利用深度学习模型根据历史数据预测未来股价,并帮助获取和可视化股票价格而无需冗余操作。 安装该套件: ``` pip3 install equityanalyst ``` 功能介绍: 1. `y_pred = stock_price_predict(company)`:此函数执行以下任务: - 接收股票的代码名称,然后使用Yahoo Finance API抓取该股票的历史数据。 - 历史数据的时间范围从2000天前到60天前。 - 使用这些历史数据来训练递归神经网络模型。 - 用此模型预测用户定义的具体日期的数据。 - 绘制图表,显示实际值和预测值之间的对比情况,以帮助用户直观了解该股票上模型的准确性。 - 返回根据用户需求指定天数内的预测值。 2. `df = get_stock_data(company)`:获取并返回公司股票的历史数据表。
  • QT
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    本项目旨在运用Qt框架高效开发股票分析与交易软件,专注于提供用户友好的界面和强大的技术分析工具,助力投资者做出明智决策。 在Linux系统下使用Qt进行股票软件信息的开发。
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    本项目通过长短期记忆网络(LSTM)模型对股票价格进行预测,并提供完整的代码实现。适用于研究和学习金融时间序列分析。 使用LSTM进行股票价格预测的项目被称为stock_price_prediction_LSTM。该项目旨在通过长短期记忆网络来预测股票的价格走势。
  • OpenFOAM免费的CFD-Python
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    简介:OpenFOAM是一款功能强大的免费开源计算流体动力学(CFD)软件,支持Python编程语言进行定制化开发。 OpenFOAM是由OpenFOAM Foundation发布的免费开源计算流体动力学(CFD)软件包,在商业和学术组织的众多工程与科学领域拥有广泛的用户基础。该软件具备广泛的功能,能够处理从涉及化学反应、湍流及热传递等复杂流动问题到固体力学以及电磁学等多种应用场景。
  • 码的Android程序
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    这是一款功能全面的Android平台上的股票应用程序,不仅提供实时股市信息和数据分析,更附带完整源代码,适合开发者学习研究。 股票应用Android手机客户端的相关源代码文件可供参考。如果具备编译环境的话,请自行进行编译。尽管这是一个针对股票的客户端软件,但其实现方法同样适用于其他类型的客户端开发。 具体实现思路如下:随着手指在屏幕上的移动,不断触发并输出onScroll事件的信息;当手指滑动时使用onScroll() 方法处理,并且当手指松开后通过 onFling() 方法来模拟惯性滑动效果。这样可以使得整体操作更为流畅自然。以下是部分代码示例: ```java gd = new GestureDetector(this, new GDetector()); ``` 这里创建了一个GestureDetector实例,接下来会重写其中的onFling()方法以实现所需的功能。
  • TQ Analyst 8.31 更新版.rar
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    TQ Analyst 8.31更新版是一款数据分析软件的新版本,提供了增强的数据处理和分析功能,优化了用户体验,并修复了之前的bug。 本软件提供直观的样品鉴定、验证、确认以及定性和定量分析功能,并适用于所有中红外、近红外及拉曼光谱分析。TQ Analyst 是一个全面的方法开发平台,适合不同经验水平的光谱工作者使用。 该软件具备以下特性: - 光谱预处理和选择 - 路径校正 - 完整诊断 - 数据处理功能 - 丰富的定性和定量工具集 - 运算矫正与定量方法传递性 此外,TQ Analyst 提供了高级特性能帮助缺乏经验的用户开发出高性能分析方法。该软件内置的人工智能快速指南(称为“软件向导”)通过询问关键问题、评估光谱数据和提出改进方案来指导用户完成整个方法开发流程。 尽管 TQ 分析家提供了简化工作流的方法,有经验的专业人员也可以直接进入具体的操作步骤进行操作。
  • GNSS-SDR:定义GNSS
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    GNSS-SDR是一款先进的、灵活且可扩展的开源软件,用于开发和研究软件定义的全球导航卫星系统(GNSS)接收机。该工具支持多种平台并具备强大的信号处理能力,为学术界及工业界提供了宝贵的资源与机会。 欢迎使用GNSS-SDR!该程序是一个软件定义的接收器,能够处理以下全球导航卫星系统的信号(执行导航消息检测、同步、解调及解码,并计算可观测值与最终的位置定位):在L1频段: - GLONASS L1 C/A(中心频率为1602.00 MHz) - GPS L1 C/A(中心频率为1575.42 MHz) - Galileo E1b/c(中心频率为1575.42 MHz) - 北斗B1I(中心频率为1561.098 MHz) 在L2频段: - 北斗B3I(中心频率为1268.520 MHz) - GLONASS L2 C/A(中心频率为1246.00 MHz)
  • LSTM格预测.zip
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    本项目探讨了使用长短期记忆网络(LSTM)模型对股票市场价格走势进行预测的有效性。通过分析历史数据,模型学习并识别潜在的价格模式,以期准确预测未来趋势。 LSTM(Long Short-Term Memory)是一种特殊的循环神经网络架构,用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题,导致无法有效捕捉长期依赖性。LSTM通过引入门控机制和记忆单元来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件: - 记忆单元:这是LSTM的核心部分,用于存储长期信息。 - 输入门:输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 - 遗忘门:遗忘门确定了从记忆单元中丢弃哪些信息。 - 输出门:输出门决定哪些信息会从记忆单元传递给当前时刻的隐藏状态。 LSTM的计算过程大致如下: 1. 通过遗忘门来确定需要清除的记忆单元中的内容; 2. 使用输入门添加新的数据到记忆细胞中; 3. 更新记忆单元的状态; 4. 利用输出门决定哪些信息会从记忆单元传递给当前时刻的隐藏状态。 由于LSTM能够有效处理长期依赖关系,它在许多序列建模任务(如语音识别、文本生成、机器翻译和时间序列预测)上都有出色表现。
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    本资源包提供ArcGIS插件Rockfall Analyst (RA),用于进行专业的三维落石仿真和风险评估,帮助用户准确预测落石运动轨迹及潜在危害。 ArcGIS插件Rockfall Analyst (RA)能够进行三维落石仿真分析,模拟危岩失稳后的崩塌落石运动特征,并提供对比分析功能。该插件包含详细的安装包和操作文档,是一款非常适合相关研究的工具。
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    本项目通过Python编程实现对股票价格序列的相似性分析,旨在探索不同股票之间的关联性和市场趋势,为投资决策提供数据支持。 资源包含文件:课程报告word文档、源码及数据、截图。使用Python及相关库结合动态时间弯曲(DTW)算法,通过折线图直观地展示分析结果。详细介绍请参考相关文献或资料。