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股市预测:利用FastAPI与Prophet的结合应用

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简介:
本项目运用FastAPI和Facebook的Prophet库构建了一个高效的股票市场预测系统,旨在通过简单易用的API接口提供精准的趋势分析。 使用Prophet和FastAPI进行股市预测的项目概述如下: - 训练先知模型并为给定的股票行情运行股市预测细节开发堆栈:FastAPI。 - 使用SQLAlchemy(异步SQLAlchemy Core查询)作为数据库操作工具。 - 使用fbprophet库来进行时间序列预测。 - 通过yfinance获取股票数据。 测试方面: - 使用pytest进行单元测试,以及使用pytest-cov来收集代码覆盖率信息。 项目维护和格式化: - 使用Codecov追踪代码覆盖情况; - 黑色、flake8 和 isort 分别用于代码的整理、检查及排序。

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  • FastAPIProphet
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    本项目运用FastAPI和Facebook的Prophet库构建了一个高效的股票市场预测系统,旨在通过简单易用的API接口提供精准的趋势分析。 使用Prophet和FastAPI进行股市预测的项目概述如下: - 训练先知模型并为给定的股票行情运行股市预测细节开发堆栈:FastAPI。 - 使用SQLAlchemy(异步SQLAlchemy Core查询)作为数据库操作工具。 - 使用fbprophet库来进行时间序列预测。 - 通过yfinance获取股票数据。 测试方面: - 使用pytest进行单元测试,以及使用pytest-cov来收集代码覆盖率信息。 项目维护和格式化: - 使用Codecov追踪代码覆盖情况; - 黑色、flake8 和 isort 分别用于代码的整理、检查及排序。
  • 马尔科夫链,附带实例MATLAB
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    本文章介绍如何运用马尔科夫链模型来预测股票市场的未来趋势,并提供具体案例分析及MATLAB编程实现方法。 这是一个很好的马尔科夫链预测的例子,值得大家学习与借鉴。
  • Matlab代码-分析:人工神经网络
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    本项目通过MATLAB编程实现基于人工神经网络的股市预测模型,旨在为投资者提供有效的市场分析工具。 代码文件夹包含三个文件:CHO(包括用于训练神经网络的股票市场数据的数据文件)、MATLAB_CODE(.m 文件,在 MATLAB 环境中执行的实际 MATLAB 代码)以及 errperf(一些错误的 .m 文件)。所有这些文件都需要放在同一个文件夹内。一旦执行了 MATLAB_CODE.m 文件,需要选择“添加到路径”,然后神经网络训练工具将打开并开始训练过程,这可能需要一段时间才能完成。可以使用 nntrain 工具箱查看结果图。
  • 沃伦(Warren)Facebook Prophet算法多变量单步时间序列策略 实时票收盘价在Web
    优质
    本文探讨了沃伦通过运用Facebook Prophet算法及多变量单步时间序列预测方法,实现在Web应用中对股票收盘价进行实时预测的应用实践。 股市预测是指试图确定公司股票或在交易所交易的其他金融工具未来价值的行为。成功地预测股票未来的市场价格可能会带来可观的利润。有效市场假说表明,股票价格已经反映了所有当前可用的信息,因此任何不基于新发现信息的价格变化本质上是不可预测的。然而,持不同观点的人则认为存在许多方法和技术可以获取关于未来价格的信息。 在此项目中,我们使用了Facebook的时间序列预测算法Prophet来进行实时预测美国公司股票市场价格。入门时可以从GitHub下载或克隆该项目。
  • 【SVMSVM进行Matlab代码.md
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    本Markdown文档提供了基于支持向量机(SVM)技术在Matlab环境下实现股票市场预测的源代码及使用说明。 【SVM预测】基于SVM进行股票预测的Matlab源码分享。本段落档提供了使用支持向量机(SVM)算法在MATLAB环境中实现股票价格预测的具体代码示例,旨在帮助读者理解如何利用机器学习技术分析金融数据,并做出相应的投资决策。
  • RNN_LSTM和rnn方法及MATLAB
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    本项目探讨了利用循环神经网络(RNN)与长短时记忆网络(LSTM)在股票市场预测中的应用,并通过MATLAB进行模型实现与效果评估。 LSTM在股票预测中的应用效果良好,欢迎下载使用,希望您满意。
  • 马尔科夫链走势.zip
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    本项目通过构建马尔科夫链模型来分析和预测股票市场的未来趋势,旨在探索概率统计方法在金融领域的应用价值。 马尔科夫链法可以用于预测股票走势。这种方法基于当前状态预测未来可能的状态变化,适用于分析股市中的随机过程。通过构建转移概率矩阵,我们可以根据历史数据推测出未来的股价变动趋势。需要注意的是,尽管马尔科夫模型在一定程度上能够捕捉到市场的某些特性,但它并不能完全准确地反映所有影响因素,并且市场本身具有高度复杂性和不确定性。因此,在实际应用中需要谨慎对待预测结果。
  • 一种票情感分析趋势方法
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    本研究提出了一种基于大数据和机器学习技术的情感分析方法,用于评估社交媒体上关于特定股票的情绪,进而预测股市走向,为投资者提供决策支持。 随着互联网应用的快速发展以及用户数量的迅速增长,股市评论与观点在很大程度上反映了市场行情,并对股价波动产生影响。因此,如何快速且高效地分析网民对于股市的态度和看法,在股票预测中具有重要的指导意义。本段落研究通过分析不同专业人士发布的股评的情感倾向来预测股票的价格走势。提出了一种结合金融术语词典以及结尾段落加权的方法来进行情感分析,以解决传统情感字典方法在特定领域的局限性问题,并显著提高了情感分析的准确性。此外,论文还设计了一个采用滑动窗口技术的股市预测模型,用于确定最佳事件观察期长度。实验结果显示,基于股评的情感分析能够有效地预测股票价格的变化趋势。
  • Elman网络上证开盘价_Elman模型于上证开盘价_Elman
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    本文探讨了利用Elman循环神经网络模型对上海证券交易所每日开盘价进行预测的研究。通过分析历史交易数据,提出了一种改进的Elman网络架构,旨在提高股市开盘价预测精度,并进行了实验验证其有效性。 使用Elman网络预测上证股市开盘价。
  • MATLAB提取票数据代码-ARIMA_SENSEXARMA模型进行价格...
    优质
    本项目使用MATLAB编写代码,通过ARIMA模型对SENSEX指数的历史股票数据进行分析和预测,旨在为投资者提供决策参考。 该项目使用ARIMA模型预测股市价格,并提供了详细的代码与报告。以下是存储库的主要内容概述: 1. MATLAB_Code文件夹:该文件夹包含了用于2011年至2020年期间的ARIMA预测工作的完整MATLAB代码,以及SENSEX数据集。 2. Python_Code文件夹:此部分包含了一些实用脚本,可以用来从各种格式(如.txt)中提取所需的数据,并将其保存为.csv文件。此外,还可以从中提取特定列并存储在另一个csv文件中。 3. ProjectReport:提供了详细的项目报告和理论背景说明,帮助用户理解MATLAB代码背后的基本原理。