Advertisement

股票数据分析作业（Jupyter中使用EMA、STD6等多指标）- 数据分析课程设计

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

简介：
本项目为数据分析课程设计的一部分，利用Jupyter Notebook进行股票数据的深入分析。通过计算指数移动平均线(EMA)和标准差(STD6)等多种技术指标，旨在揭示市场趋势与波动性，并作出基于数据驱动的投资决策。 本项目是关于股票数据分析的作业，使用Jupyter进行编程。在分析过程中应用了多种技术指标，如指数移动平均线（EMA）和标准差（STD6），并对所有上市公司的股票列表进行了详细的数据处理与分析。此外，还采用了t检验等统计方法，并通过热力图、K线图等多种图表形式对数据进行了可视化展示。该项目适用于各类数据分析项目。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 股票数据分析作业（Jupyter中使用EMA、STD6等多指标）- 数据分析课程设计
    优质
    本项目为数据分析课程设计的一部分，利用Jupyter Notebook进行股票数据的深入分析。通过计算指数移动平均线(EMA)和标准差(STD6)等多种技术指标，旨在揭示市场趋势与波动性，并作出基于数据驱动的投资决策。 本项目是关于股票数据分析的作业，使用Jupyter进行编程。在分析过程中应用了多种技术指标，如指数移动平均线（EMA）和标准差（STD6），并对所有上市公司的股票列表进行了详细的数据处理与分析。此外，还采用了t检验等统计方法，并通过热力图、K线图等多种图表形式对数据进行了可视化展示。该项目适用于各类数据分析项目。
     
  • 测试数据分析在学习股票指标中的应用
    优质
    本课程深入探讨如何运用测试数据分析方法来优化对股票市场的理解与预测能力，尤其聚焦于各类技术指标的学习和实战分析。 学习分析股票指标的测试数据。数据格式如下：data = { DATE: stock_data.DATE, CLOSE: stock_data.CLOSE, HIGH: stock_data.HIGH, LOW: stock_data.LOW, OPEN: stock_data.OPEN, CHANGE: stock_data.CHANGE, VOL: stock_data.VOL, CAPITAL: stock_data.CAPITAL}，然后使用pd.DataFrame(data)创建数据框。
     
  • 股票数据爬取与分析，使用Python
    优质
    本项目旨在利用Python语言进行股票数据的自动采集和深度分析，涵盖数据抓取、清洗及可视化等环节，助力投资者做出明智决策。 股票爬虫教程，使用Python编写，非常适合初学者学习！
     
  • 使用Python3分析股票数据的源码及数据集
    优质
    本项目提供使用Python 3进行股票数据分析的相关源代码和数据集，旨在帮助用户掌握利用编程语言处理金融市场的技能。 本资源主要包括Python3对股票数据进行分析的源代码、收益与风险分析的源代码以及多支股票投资组合分析的源代码，并附有北京某投资管理有限公司的真实20支股票的数据，展示每只股票的整体绘图分析结果。 该资源适用于有兴趣学习和实验量化交易的学生使用。量化交易采用先进的数学模型替代主观判断，通过计算机技术从大量历史数据中筛选出能带来超额收益的机会来制定策略，从而大幅减少投资者情绪波动的影响，并避免在市场极端情况下作出非理性的投资决策。本资源仅用于学习目的，不得作为实际操作参考。 源代码涵盖了多种指标的分析，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、市值和换手率等基本数据，以及PE值与PB比率等财务指标，并支持绘制K线图及进行股票相关性分析。此外还包含移动平均线技术的应用，对收益率的风险评估方法以及投资组合的优化策略等内容。
     
  • Python数据分析课程作业
    优质
    本课程旨在通过实践项目教授学生如何使用Python进行数据处理与分析。学生将学习从数据清洗、探索性分析到可视化报告制作的各项技能。 Python数据分析是一个非常实用的技能，可以帮助用户从数据中提取有价值的信息。
     
  • 股票分析预测的数据挖掘大作业.zip
    优质
    本作品为《股票分析预测的数据挖掘》课程的大作业，通过运用数据挖掘技术对历史股市数据进行深入分析与建模，旨在预测未来股价走势。 数据挖掘大作业包括以下几个部分：上证指数股票预测分析的get_data.ipynb文件用于获取50ETF自上市以来的数据；20_year_FD.csv是通过爬虫得到的数据集，包含了过去二十年的基金信息；train_regress.ipynb则是训练代码。此作业要求大家根据这些材料完成任务以应对老师的评估。
     
  • 6+1彩票中奖数据分析课程设计
    优质
    本课程专注于6+1彩票的数据分析技巧与策略研究，旨在通过科学方法提升学员对彩票号码走势的理解，助力中奖几率优化。 6+1彩票中奖问题完整实验报告，用C语言编写，没有任何运行错误。
     
  • 利用Weka工具分析股票数据
    优质
    本项目采用Weka数据分析软件对股票市场历史数据进行深入挖掘与模式识别，旨在探索预测股市趋势的有效方法。 由于您提供的博文链接未能直接显示具体内容或文本内容包含的详细信息，请提供具体的文字段落或者更多细节描述以便我能准确地进行重写工作。如果您有具体需要改写的句子或者是文章的一部分，可以将其复制粘贴在这里，我会按照您的要求去掉联系方式等不需要的信息并重新组织语言。
     
  • 利用Python进行股票数据分析
    优质
    本课程将教授如何使用Python编程语言对股市数据进行全面分析。通过学习Pandas、NumPy和Matplotlib等库，学生能够掌握数据清洗、可视化及预测技术，为投资决策提供强有力的数据支持。 1. 文件“600519.csv”可以通过提供相应的网址进行下载。 2. 根据上述方法编写程序自动下载中证白酒指数中的17支股票的数据（即需要下载17个csv文件），每只股票数据应从其上市日期至2022年11月29日为止。 3. 读取并处理所获取的这17份CSV文件内的信息，然后将这些数据存储到sqlite3数据库中。有关如何使用SQLite的数据管理教程可以参考相关文档和示例。 4. 利用DTW（动态时间规整）算法计算贵州茅台股票与其余16支股票间的距离，并在屏幕上显示这16个数值。
     
  • Python Jupyter Notebook数据分析期末大作业
    优质
    本作品为Python Jupyter Notebook环境下的数据分析期末项目，涵盖了数据清洗、探索性分析及可视化等环节，旨在应用所学知识解决实际问题。 数据集来自Kaggle网站上公开的Hotel booking demand项目，包含了城市酒店和度假酒店的预订详情，包括预订时间、入住时间、成人及儿童或婴儿的数量以及可用停车位数量等信息。本次数据分析主要包括以下内容：总体查看并预处理数据；利用数据集分析酒店运营状况、市场情况及客户画像；根据数据集建立预测模型，以预测客户是否会取消预订。