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在Excel中获取股票价格

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简介：
本教程详细介绍了如何使用Excel从网络数据源获取实时或历史股票价格，并进行数据分析和可视化。 可以实时获取股票数据的VBA编写工具非常实用。

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  • 在Excel中获取股票价格
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    本教程详细介绍了如何使用Excel从网络数据源获取实时或历史股票价格，并进行数据分析和可视化。 可以实时获取股票数据的VBA编写工具非常实用。
     
  • 通过Excel表格获取股市数据
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    本教程介绍如何利用Excel表格从网络数据源中抓取并分析股市信息，帮助用户掌握数据分析技巧。 利用Excel表格实时获取股市数据，并使用宏VBA进行操作，适合入门级用户。
     
  • 利用Excel VB宏实时获取股票数据
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    本简介介绍如何使用Excel VBA编写宏来实现自动从网络金融平台抓取和更新股票市场数据的功能。通过这种技术，用户可以实时监控股票行情，并根据需要定制个性化报表与数据分析工具。无需频繁手动输入数据，提高工作效率。 在Excel中输入股票代码，并设置快捷键以运行VB宏来实时获取股价并计算涨跌幅。上传的stock.xlsm文件可以直接打开使用。
     
  • UNISWAP价格：在UNISWAP上获取代币价格
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    本文将介绍如何使用UNISWAP平台查询和获取加密货币市场的实时价格信息，帮助用户更好地了解和参与去中心化交易。 交换价格 从Uniswap获取令牌价格 安装： ``` npm i --save uniswap-price ``` 用法： 注意：WETH地址为0xC02aaA39b223FE8D0A0e5C4F27eAD9083C756Cc2。 - `getMidPrice(sourceToken, sourceDecimal, destToken, destDecimal, chainId, infuraKey)`：返回参考价格。 - `getExecutionPrice(sourceToken, sourceDecimal, destToken, destDecimal, chainId, infuraKey)`：返回具有指定金额的交易的确切价格。 - `getMidPriceViaETH(sourceToken, sourceDecimal, destToken, destDecimal, chainId, infuraKey)`：使用通过ETH的路线返回参考价。
     
  • 股票价格预测-LSTM：利用LSTM进行股票价格预测-源码
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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。
     
  • 在Excel中实时查询股票价格（包含分时走势和K线图）
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    本教程详细介绍如何使用Excel实时查询并展示股票价格，包括绘制分时走势图和K线图，助力投资者进行高效的技术分析。 从网上找到的，觉得还不错，现在分享给大家。
     
  • 股票价格预测-源码
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    本项目提供了一套用于预测股票价格的算法源代码，包括数据预处理、特征选择及多种机器学习模型实现。适合对量化交易和金融数据分析感兴趣的开发者参考使用。 基于递归神经网络的苹果公司股价预测 使用LSTM（长短期记忆）递归神经网络对Apple Inc.进行OHLC平均值预测。数据集是从Yahoo Finance网站获取，以CSV格式存储。该数据涵盖了2011年1月3日至2017年8月13日之间苹果公司的股票开盘价、最高价、最低价和收盘价信息，总共有1664条记录。 价格指标： 在预测过程中，主要使用OHLC平均值（即开盘价、最高价、最低价及收盘价的算术平均）作为关键指标。此外，还有HLC平均值（包括最高价、最低价与收盘价的均值），以及单纯以收盘价为依据的方法也被交易员们广泛采用；但是，在此项目中我们选择了OHLC平均值。 数据预处理： 将原始数据集转换成仅包含OHLC平均值的一列后，进一步将其转化为两列时间序列形式的数据：一列为t时刻的股票价格，另一列为t+1时刻的价格。所有数值都已按照0到1的比例进行了归一化处理以方便后续计算。 模型构建： 通过使用Keras深度学习库搭建了一个递归神经网络(RNN)架构，并在其基础上叠加了两个顺序排列的LSTM层及一个密集连接层，以此来实现对苹果公司股票价格变化趋势的有效预测。由于这是一个回归任务，因此在训练过程中我们采用了相应的损失函数和优化器来进行模型参数调整与迭代更新。
     
  • 微软股票价格数据集
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    该数据集包含微软公司的历史股票交易记录，涵盖多年的价格、成交量等信息，适用于金融分析和机器学习模型训练。 Microsoft最初从为Altair 8800开发BASIC解释器开始，迅速扩展了其产品线，包括MS-DOS操作系统，该系统成为IBM PC的基石。这一成功之后是 Windows 操作系统的推出，它已成为个人和商业计算的主要平台。多年来，Microsoft已经使其产品多样化，包括Microsoft Office等软件产品、Azure云服务、Surface平板电脑和Xbox游戏机等硬件设备，并且在人工智能和其他尖端技术方面进行了重大投资。目前，Microsoft总部位于华盛顿州雷德蒙德，在创新和技术解决方案领域持续发挥领导作用。 该数据集记录了过去38年中微软股价的变化情况，涵盖了日期、开盘价、当日最高价、当日最低价、收盘价、调整后收盘价和交易量等基本信息。这些详细的数据对于进行历史分析、预测未来股票表现以及了解与 Microsoft 股票相关的长期市场趋势非常有价值。
     
  • KNIME预测股票价格的实例
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    本文通过KNIME平台展示了一个预测股票价格的实际案例，详细介绍了数据预处理、模型构建及评估过程。 我自己编写了一个关于股票预测的例子，解压后可以直接用KNIME打开，适用于学习KNIME工具的使用方法。如果已经安装了KNIME软件，则可以双击解压后的文件直接运行。这段例子可以帮助初学者更好地理解和实践在KNIME中进行数据分析和建模的过程。
     
  • 股票价格预测分析模型
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    本项目致力于开发一种先进的股票价格预测分析模型，利用机器学习算法和大数据技术，旨在为投资者提供准确的投资决策依据。 股票价格分析和预测建模站点部署在GitHub Pages上。 研究标题： 股票价格分析和预测建模–机器学习项目 目标： 1. 使用Tesla、Microsoft 和 GameStop 的数据建立股价预测模型。 2. 开发多个仪表板，利用不同公司的市场数据进行比较。 3. 分析未来的开盘价与收盘价趋势。 4. 通过交互式仪表盘对比市场量、高点和低点以及开盘及收盘价格的预测值与实际值。 研究问题： 1. 何时是最佳买卖时期？ 2. 当前可见的趋势是什么？ 数据采集： 所有股市数据都是从Yahoo Finance软件包中抓取而来的，使用的是Python网页抓取技术。 使用的机器学习模型：FB先知 关于Facebook的先知是一个开源软件包（适用于Python和R），用于基于加法模型预测时间序列数据。它能够处理非线性趋势，并结合年、周及日的季节变化以及假期影响进行精准预测，特别适合于具有强烈季节性和多个季节历史的数据集。