Advertisement

计算金融：股票预测之烛台形态分析

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

简介：
本课程聚焦于利用烛台形态技术进行股票市场预测，深入解析各种蜡烛图模式及其在交易决策中的应用。 烛台筛选器基于Web的技术筛选器，使用TA-Lib、Python和Flask进行烛台图案识别。该存储库包含视频教程：烛台图案识别教程以及建立基于网络的技术筛选器教程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 计算金融：股票预测之烛台形态分析
    优质
    本课程聚焦于利用烛台形态技术进行股票市场预测，深入解析各种蜡烛图模式及其在交易决策中的应用。 烛台筛选器基于Web的技术筛选器，使用TA-Lib、Python和Flask进行烛台图案识别。该存储库包含视频教程：烛台图案识别教程以及建立基于网络的技术筛选器教程。
     
  • 股票预测的金融科技分析-LSTM模型与Python应用
    优质
    本课程聚焦于运用LSTM模型进行股票市场预测，并结合Python编程实现金融数据分析，旨在提升学员在金融科技领域的实战技能。 长短期记忆网络（LSTM）是深度学习领域内处理时间序列数据的有效工具之一，在股票市场趋势预测方面具有广泛应用潜力。本资源提供了一个基于LSTM模型的完整Python实现，旨在帮助金融分析师、数据科学家和技术爱好者利用先进的机器学习技术进行股市分析。 该资源包含以下内容： - 完整的Python代码：涵盖从获取和预处理数据到建立、训练及应用LSTM模型的所有步骤。 - 详细的代码注释：源码中提供丰富的解释说明，帮助用户理解每一步操作背后的逻辑与意义。 - 示例股票数据集：附带可用于测试模型性能的真实市场交易记录，使学习者能够直观地看到算法在实际环境中的表现情况。 - 性能评估报告：展示不同参数组合下LSTM的表现指标（如预测准确度、损失函数变化趋势等），为优化配置提供参考依据。 - 使用指南及应用场景分析：详细介绍如何操作模型，并针对各种股票和市场状况提出应用建议，便于用户根据自身需求进行调整。 通过这一系列资源的学习与实践，参与者不仅能掌握利用LSTM技术开展时间序列预测的方法论知识，还能获得在金融领域内运用深度学习的宝贵经验。我们鼓励各位积极尝试不同的参数设定组合，在变幻莫测的股市环境中寻求最佳解决方案。
     
  • 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。
     
  • Python时间序列分析之股票预测（七）
    优质
    本篇文章是《Python时间序列分析》系列教程的第七部分，专注于使用Python进行股票价格预测。我们将深入探讨如何应用时间序列模型来分析历史股价数据，并利用这些模型对未来的价格走势做出预测。通过结合实际案例和代码示例，帮助读者掌握在金融数据分析中运用Python的强大能力。 1. 数据获取 ```python import pandas as pd import datetime import pandas_datareader.data as web import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf # 可以使用接口从雅虎获取股票数据 start = datetime.datetime(2000, 1, 1) end = datetime.datetime.now() ```
     
  • 中国黄金股票的数据分析与预测-66
    优质
    本报告深入剖析了中国黄金股票的历史数据，并运用多种模型对未来走势进行预测，为投资者提供科学决策依据。 近年来，由于全球经济的不确定性增加，黄金作为避险资产备受关注，其价格波动引人瞩目。中国是全球最大的黄金消费国之一，在中国的股市中，与黄金相关的股票也占据重要地位。因此，对中国黄金股票的价格进行数据探索和预测对于投资者来说具有重要的参考价值。
     
  • 黄金分割股票计算器
    优质
    黄金分割股票计算器是一款专为投资者设计的应用程序，利用黄金分割比率分析股市趋势和预测价格走势，帮助用户做出更精准的投资决策。 股票黄金分割计算器帮助股民朋友们计算黄金分割点位，以便更好地把握股票的压力与支撑位。
     
  • （四）金融数据解读——股票移动平均分析
    优质
    本章节聚焦于金融数据分析中的关键工具——股票移动平均线，深入讲解其原理、应用及策略，帮助投资者把握市场趋势。 股票移动平均分析 1. 引入所需库： - 数据库：`import pandas_datareader as pdr` - 可视化：`import matplotlib.pyplot as plt`, `import seaborn as sns` - 设置matplotlib内联显示：%matplotlib inline 2. 导入数据（以上证指数为例）： 使用pandas库获取上证指数的数据，代码如下： ```python szzs = pdr.get_data_yahoo(000001.SS, start=2010-01-01) ``` 3. 设置移动平均指标： 通过设置窗口为60（即`window=60`），计算上证指数的60日收盘价（Adj Close）的移动平均值。这里的“window”指定了用于计算每个点之前数据点数量的时间窗大小。 以上步骤帮助我们获取并分析了股票市场中常用的技术指标之一——移动平均线，以便进行进一步的数据探索和可视化展示。
     
  • 股票价格预测分析模型
    优质
    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。
     
  • 基于LSTM的股票预测分析.pdf
    优质
    本论文探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）进行股票价格预测的有效性。通过分析历史股价数据，研究提出了一种改进的LSTM模型以提高预测准确率，并进行了详细的实验验证。 模式识别作业：使用 LSTM 进行股票预测实验报告，附源码。