Advertisement

股票分析练习文件名为.csv。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
利用公开可获取的数据集，旨在为股票分析的实践提供练习资源，同时也用于pandas数据分析的实践训练。为了便于用户轻松地下载和共享这些宝贵的资源，数据均来源于雅虎的开放数据源。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 股票分析实践.csv
    优质
    《股票分析实践》是一份包含多种股票数据与分析技巧的数据文件，旨在帮助投资者掌握实用的股市研究方法。 这段文字描述了用于股票分析练习的开源数据，特别适用于使用Pandas进行数据分析的实践学习。这些数据来源于雅虎，并且方便大家下载和共享资源。
     
  • 股票预测分析
    优质
    股票预测分析是一门结合了金融理论、统计学和机器学习技术的研究领域。通过对历史数据进行深入剖析与建模，旨在揭示市场趋势，辅助投资者作出更精准的投资决策。 在这个项目中，我计划使用机器学习模型来预测感兴趣的股票价格走势。该模型旨在根据历史数据预测第二天的股价是上涨还是下跌，并进一步推测未来的股价趋势。同时，基于分析结果评估股票的风险特征与获利潜力，从而制定相应的交易策略。 长期以来，准确地预测股市走向和解析复杂的市场信息一直是投资者及研究者关注的重点问题之一。尽管这在历史上被认为是最具挑战性的任务之一，但随着机器学习技术的兴起和发展，它已成为一种流行的方法来识别股价趋势并从中获取有价值的信息。这些算法能够从大量的数据中找出潜在的价格动态模式。 在这个项目里，我将采用监督式学习方法来进行股价走势预测研究。依据市场效率理论中的观点，在美国股票市场上公共信息已充分反映在当前价格内（即半强型有效市场）。因此，基础分析和技术分析可以结合使用以获取更好的短期投资回报率（例如一天或一周）。 我的目标是建立一个能够准确预测第二天股价涨跌概率的模型。通过最初的分析工作，我对这一挑战充满期待，并相信机器学习技术将为此提供有力支持。
     
  • 二手房数据分析练习资源.csv
    优质
    本资源为《二手房数据分析练习资源.csv》，包含大量二手房交易数据，适合进行房产市场分析、价格预测及特征工程等实践操作。 二手房数据用于数据分析练习的资源。
     
  • Python股票分析系统（stock.tar）
    优质
    Python股票分析系统是一款利用Python编程语言开发的高效金融数据分析工具，专门用于深入研究和预测股市趋势。通过集成先进的算法和技术，该系统能够帮助投资者做出更加精准的投资决策。此软件包包含所有必要的文件以启动并运行全面的股票市场分析。 ### 机器学习概述 **1. 什么是机器学习？** 人工智能是指通过人工方法实现或近似解决需要人类智能处理的问题的领域。而机器学习则是指一个计算机程序在完成任务T后，能够从经验E中获得改进，并且这种改进可以通过性能指标P来衡量；随着任务T数量的增长，如果经验E也能相应地提高，则称这样的系统为机器学习系统。它具备自我完善、修正和增强的能力。 **2. 为什么需要机器学习？** 1) 简化或替代人工模式识别过程，使系统的开发维护更简便，并易于升级。 2) 对于那些算法过于复杂或者没有明确解法的问题，使用机器学习方法可以发挥独特的优势。 3) 基于对机器学习流程的理解，可以通过业务数据背后挖掘隐藏的规则——这便是数据挖掘。 **3. 机器学习类型** 1) 监督式、非监督式、半监督式和强化学习 2) 批量训练与增量训练 3) 实例导向的学习及模型驱动的学习 **4. 机器学习流程** - 数据采集 -> 数据清洗 -> 数据预处理（对数据进行筛选，去除异常值等） - 模型选择 -> 训练模型 -> 验证模型 - 应用模型于实际业务场景中，并根据需求维护和更新
     
  • 股票交易最佳时机-LeetCode算法练习
    优质
    本项目通过在LeetCode上进行算法练习，旨在提升个人识别和把握股票交易的最佳时机的能力，结合编程实践加深对金融市场的理解。 可以通过练习几个算法来提升自己的编程技能，比如股票买卖的最佳时机、数组游戏（增加除一个之外的所有元素直到它们相等）、彩票优惠券问题（寻找最大中奖组合的方法数）、错误数字范围的计算（找出输入中的错误解释其任何数字的最大和最小重构之间的差异）以及自然数总和的数量查找。此外还有最空闲时间的计算、最低成本问题解决方法，比如学生购买铅笔产生的最低总成本；还有一系列涉及建筑物移动次数的问题——从第一次迭代的第一个建筑到所有建筑完成为止跳到下一个最高建筑物所需的移动次数。 另外，可以实现支持驱逐（evict）、添加(add)、获取(get)、删除(remove)和退出(exit)操作的数据结构。还需要编写算法来确定一个数字是否快乐数(即其数字的平方递归求和为1)，查找数组中出现一次的单个数字，并将所有零移到末尾而不创建新数组，同时保持非零元素相对顺序。 最后是买卖股票的最佳时机II问题（给定一系列价格，决定何时买入卖出以获取最大利润）以及解决最大子数组的问题。这些问题都是为了提升编程能力而设计的经典算法挑战题。
     
  • 如何使用pandas读取并合并两个股票的CSV文件
    优质
    本教程详细介绍了如何利用Python的Pandas库高效地读取和合并两个包含股票数据的CSV文件，帮助用户掌握数据分析的基础技能。 最近在研究螺纹钢与铁矿石的比价变化，因此用Python编写代码进行分析。数据文件来自网络。 接下来的任务是将两个DataFrame连接在一起，类似于SQL中的left-join操作或update A left join B ON key1=key2的操作。控制台输出显示：已经成功地根据日期关联了这两个数据集，下一步计划使用matplotlib绘制三条折线图来观察历史相关性。 可能感兴趣的其他文章包括关于Pandas中read_csv()函数的用法及其如何处理文件读取时可能出现的问题。
     
  • 基于Qt的股票行情分析软件（含可执行文件）
    优质
    这是一款基于Qt框架开发的股票行情分析工具，提供实时股市数据、图表展示及技术分析功能，并包含完整安装程序。 “普吸金 - 形态与趋势相结合的时间序列模式识别系统”运用包括艾略特波浪理论在内的多种智能分析工具来预测股票价格走势，并模拟各种操作策略的效果。该系统的功能涵盖显示股票列表、获取行情数据、展示K线图、支持50多种技术指标的应用，以及根据艾略特波浪理论进行数浪分析和选股等功能。此外，系统还具备账户管理和策略模拟等特性。 开发环境采用的是Qt 5.13.1版本。这里提供的资源是经过编译的可执行文件，并且可以免费下载使用。用户可以在参考《使用说明》的情况下先行体验系统的功能效果，如果感兴趣的话再考虑深入研究源代码部分。同时还有一个包含了系统源代码的资源可供积分购买。 此描述介绍了“普吸金”软件的主要特性和应用范围，帮助潜在用户了解其功能和价值所在。