和传统量化投资类似，大数据投资也是依靠模型，但模型里的数据变量几何倍地增加了，在原有的金融结构化数据基础上，增加了社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据，并且将这些非结构化数据进行量化，从而让模型可以吸收...做股票投资策略，需要的大数据可以分为结构化数据和非结构化数据。...金融大数据平台-通联数据CEO王政表示，通联数据采用的非结构化数据可以分为三类：第一类和人相关，包括社交言论、消费、去过的地点等；第二类与物相关，如通过正在行驶的船只和货车判断物联网情况；第三类则是卫星监测的环境信息...量化投资技术的兴起也带动了一批华尔街大鳄的诞生。...有了量化模型就可以覆盖所有股票，这就是一个大的飞跃。此外，随着计算机处理能力的发展，信息的用量也有一个飞跃变化。过去看三个指标就够了，现在看的指标越来越多，做出的预测越来越准确。
瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。...虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。机器之心对本文进行了编译介绍，代码详情请访问原文。...首先我下载了一个数据集：http://54.174.116.134/recommend/datasets/supercolumns-elements-08.html，这个数据集基于元素周期表中的元素和上市公司之间的关系...代码的第二行调用了 fit_transform 方法，其可以使用标准化的电影数据 X_std 来拟合 PCA 模型并在该数据集上应用降维（dimensionality reduction）。...当然，聚类和可视化数据集的方法还有很多，参考：https://goo.gl/kGy3ra 使用 seaborn 方便的 pairplot 函数，我可以以成对的方式在数据框中自动绘制所有的特征。
之后感觉这个名字过于高大上，又不自觉的在草稿中写下《码农技术炒股之路》。这个名称让我会心一笑，因为它即突出了我的身份，又点名了本系列博文要介绍的东西——技术炒股。...预测是需要数据的，而我们一般人都很少有这么大量且完整的历史数据，这是摆在技术炒股人面前的第一个难题。...由于个股以秒为单位的历史数据非常大，且我认为过去的已经失去时效性，所以没有将其列入我要抓取的范围之中。... 个股实时数据的内容则比较繁杂，比如有股价、竞卖情况、竞买情况，还有更高级的如大资金流入流出、中资金流入流出、小资金流入流出等数据。...大单统计。
简单说，就是通过对电商大数据的分析，同时参考传统的财务数据、K线图分析等，挑选出100只股票进行等权重投资。 据说战绩惊人，今年，淘金100上涨高达41.5%，而上证综指的上涨只是15.9%。...淘金100指到底是怎么做到的，互联网大数据是否真能指导投资？来看下文这篇详细的图文干货。...传统投资看财报，做调研，其实也是要看这些，只是，财报会比较滞后，做调研比较耗时耗力，且只能抽取少量样本，而电商数据是实时的数据，同时是样本量巨大的海量全量数据。 ?...蚂蚁金服把电商大数据经过处理后，放进数据池子，接着恒生聚源把行情数据，行业资讯等数据补充进数据池，经过建模分析后，得出包含多个维度的“行业景气指数”。...我们再次回看大数据*基金的生产模式可以发现，蚂蚁金服起到的作用是提供一个金融信息服务平台，这是一个大的数据池，同时配备处理大数据所必不可少的云计算运算能力和建模能力。 ? 具体说，作用如下： ?
导语 作为广汽集团旗下的智慧出行平台，如祺出行上线四年时间，用户规模和订单量保持高速增长。...在过去的2022年，如祺出行平台累计注册用户突破1800万，同比增长64%，年度订单总量超7000万，同比增长52%。 高速增长的用户规模和订单量，对技术平台提出更高要求。...为了提升架构的稳定性，保障用户体验，如祺出行于2021年启动架构升级。其中，引入消息队列做异步化是整个分布式架构设计的核心手段之一。...在打车业务中，有大量的定时消息场景，比如订单完成超过一定时间后其状态自动流转，订单超过一定时间未接单自动提醒等业务场景，在未接入 RocketMQ 之前，要依赖轮询数据库来实现，对数据库压力非常大，接入...打车业务中，有多个业务系统涉及交易数据的一致性，通过事务消息和本地数据库事务结合，确保了系统之间数据的一致性，并且简化了业务开发的复杂度。
由于工作关系，常常遇到时间戳转化的问题。 转换方法用到python的datetime库里的fromtimestamp方法。 第一步：导入datetime库 im...
近来，数据泄露也使安全性成为大数据项目需要解决的重要问题。...4、已经使用大数据解决方案重新定位现有的服务和产品以利用大数据; 5、已经使用大数据解决方案; 考虑到这一点，了解大数据的全景及其在不同行业的应用，将有助于更好地了解你的角色和未来不同行业的发展。...金融市场的零售商，大银行，对冲基金和其他所谓的“大男孩”使用大数据进行高频交易，交易前决策支持分析，情绪测量，预测分析等方面的交易分析。...在自然资源行业，通过大数据可以利用地理空间数据，图形数据，文本和时间数据中摄取和整合大量数据建立预测模型，帮助做出决策，应用的领域包括： 地震解释和油藏表征。...来自客户忠诚度数据，POS，商店库存，本地人口统计数据的大数据将继续由零售和批发商店收集。
； 然后按顺序写入newexcel表格中的B{2}到I{2}单元格（2为变量，从2开始，间隔+1）； 打印出写入newexcel表格的内容； 注意： 每一步都要输出信息； 运行后，虽然合并了表格，但是数据是不对的...，第二行数据没有。...ChatGPT的回复是：读取CSV文件的数据时，df.iat[row, col]中的行号（row）应从0开始； 修正后，又出现问题。ChatGPT的回复是：需要在提取数据时检查数据框的维度。
工作任务：批量下载东方财富choice中的创投数据 在ChatGPT中输入提示词： 你是一个Python编程专家，写一个关于键盘鼠标自动化操作的Python脚本，具体步骤如下： 打开东方财富choice...鼠标左键点击坐标：254, 16；(注释：股票) 暂停5秒，等待程序加载； 鼠标左键点击坐标：308, 331；(注释：专项应用) 暂停5秒，等待程序加载； 鼠标左键点击坐标：472, 472；(注释：创投数据...open_program(program_path) click_at(254, 16, "股票") click_at(308, 331, "专项应用") click_at(472, 472, "创投数据
今天给大家介绍一篇北大、香农科技、浙大、亚马逊、南洋理工等多个机构近期联合发表的工作，利用GPT这类预训练大模型解决NER问题。...本文针对这个问题，提出了GPT-NER，将NER任务通过prompt转换成生成式任务，用预训练大模型解决NER问题。...由于大模型存在幻觉问题，对于一些非实体结果也经常打出NER标签。为了解决这个问题，文中提出使用大模型自己来验证生成的结果是否准确。...整体来看，GPT-NER包括初步结果生成和结果验证两个部分，这两个步骤都由大模型自身完成。...5、生成结果验证 大模型的幻觉现象是一个常见问题。在NER任务上，作者发现大模型经常会给非实体的词标记为实体。
数字经济时代，数据如水，滋润万物生长。数据治理则恰如治水，数据创新或数据泛滥均维系于此，重要性甚比数据本身。...如今，随着数字经济的快速发展，大到各级城市，中到千行百业，小到一个企业，都在面临着数据爆炸性增长带来的数据治理与数据创新挑战，刘国栋直言：“数据治理已经发展到一个新阶段，各方面都在发生深刻变化。”...当前，中国系统基于五大能力打造了数据创新产品体系，包括数据基础设施、数据安全与合规、认知智能、领域数据解决方案等，并且相关产品、方案和理念在政企市场中得到广泛实践。...事实上，Data Fabric已经连续两年被Gartner评为未来十大核心战略技术之一，而基于Data Fabric的智能金仓目标是为数据集成和访问提供一种更灵活、更无缝、更自动化的方法，通过主动、智能...又如，决策是体现数据价值最好的方向，如何让决策更加智能、高效、科学是“把数据用起来和用好”的一大重点。
好吧，废话说了这么多，你要问了：说好的大数据呢?说好的勾搭萌妹子呢?其实你要去百度一下大数据的真正含义，大数据其实是种思维，就是对全部的数据进行有甄别处理。...万事开头难，又要大胸又要萌妹，还必须有联系方式，不能简单去看内衣店的数据，着手点很重要。 戴神问我：“二次元大胸萌妹，这要怎么找啊?” 我说：“容易，最近二次元什么最火?” ...我白了戴神一眼：“我问你，大数据最关键的是什么?是大!” ...所以不要犹豫，大数据肯定要选个销量比较大的，这里不一定是最大的，因为我们知道淘宝最大的一般都是刷的，不过也没关系，反正其实都是刷的，谁多谁少的问题。 ...当然不是每个都搜的到，我忽悠戴神说这是因为大数据并不针对个体，不解决个体问题，只能给你一个相对精准的定位。
大家应该都知道，Python的一个应用方向就是——量化交易，恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书，因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣，简单试读了一下，今天文末也会送出几本...这里，我将通过文字+视频的方式，先给大家分享如何用Python获取A股数据，以及如何用Python进行炒股的仓位控制。...首先来看四种利用 Python 获取A股数据的方法，算是一个不错且实用的总结： Pandas_datareader 最基础的方法是使用Pandas_datareader来获取，例如得到 yahoo 金融的数据...JoinQuant 最后一种方法来获取数据就是用现成的量化平台。这里我用joinquant实验了一下 可以看到，通过平台获取数据，还是比较简单的。...不需要安装额外的库，甚至都不需要导入任何库，直接使用get_price就可以获得行情数据。 接着，再为大家分享如何用Python进行炒股的仓位控制！
数据科学流程综述 我们要明白这样一个事实：无论电脑学什么，它都是从数据中学习。将数据视为配料、数据预处理视为食谱、机器学习算法视为烤箱、最终结果视为蛋糕。...同样地，数据的质量非常重要，你采用的方法也是如此。 ? 数据科学流程抽象图 数据和数据预处理 因此，第一步是收集数据并进行处理。就像你要买食材一样。 还需要确保数据与将要解决的问题相关。...有大量不同的算法可以帮助你进行数据清理和预处理。训练模型的数据会极大地影响模型性能。就像食谱决定蛋糕的味道。 数据集类型 数据集是以适当格式收集所有示例的集合。...它可以是一个*标注的*数据集，也可以是一个*未标注的*数据集。 标注的数据集是指具有特征值及其结果的数据集。而未标注的数据集中只有特征值。...特征好比不同的食材，如：牛奶、黄油、糖和鸡蛋是四个不同的特征。这些特征的结果是一个蛋糕。是特征帮你得到结果。 这是真实数据集的样子： ?
序言 本片主要给大家介绍一下如何利用Python分析数据。 假设你的客户（可能是你的领导，也可能就是你自己），给你发来一份销售数据，他希望你分析分析，看看如何提高销量。...参考《数据分析的 8 种思维》，首先，我们可以运用对比思维，对数据进行有效的对比，这是数据分析工作的核心方法之一。...然而，问题的答案可能还是没有找到，此时你可以运用溯源思维，密切关注更多的细节数据，想办法从原始数据中进行追溯，思考用户的行为特征，深入挖掘数据背后隐藏的信息。...处理数据 假设经过整理后的销售数据如下表： 我们用 Python 进行读取并预览数据。...提出建议 你怀着激动的心情，开始撰写数据分析报告。此时你要记住，数据分析报告的重点，不是那些花里胡哨的图表，而是提出有效的行动建议。 除非将数据分析用于做出更好的决策，否则，数据分析将毫无用处。
日线数据是股票每日收盘后的信息。这块数据不用实时抓取，所以并不占用宝贵的交易时间的资源。于是我们抓取完数据后直接往切片后的数据库中保存。...这儿要非常感谢网易，它提供一个通过指定起始和截止日期的接口拉取历史日线数据。如果起始和截止选择今天，则拉取的是今天的数据。...之后我们有数据了，则从有数据的最后一天开始算起。...因为均线计算量非常大，所以我们不能野蛮的全部重算。每次都要基于上次计算成果进行增量计算。...这是我在对比我的数据和同花顺的数据之后得出的。于是只能再改改。 基本思路是要计算一个因子，因子=前一日数据中收盘价/今日数据中昨日收盘价。
ChatGPT炒股：自动批量提取股票公告中的表格并合并数据 在很多个股票公告中，都有同样格式的“日常性关联交易”的表格，如何合并到一张Excel表格中呢？...； 然后按顺序写入newexcel表格中的B{2}到I{2}单元格（2为变量，从2开始，间隔+1）； 打印出写入newexcel表格的内容； 注意： 每一步都要输出信息； 运行后，虽然合并了表格，但是数据是不对的...，第二行数据没有。...ChatGPT的回复是：读取CSV文件的数据时，df.iat[row, col]中的行号（row）应从0开始； 修正后，又出现问题。ChatGPT的回复是：需要在提取数据时检查数据框的维度。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第3天，前面我们介绍了Tableau是什么，今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会： 如何连接到数据源？...如何从 Excel 获取数据？ 如何从数据库获取数据？ 如何编辑数据？ 如何添加更多数据源？ 如何行列转置？ 1.连接到数据源 下面的案例Excel表里记录了咖啡销售数据。...2.如何从 Excel 获取数据？ 打开Tableau页面，从功能栏上找到“连接”，选择到文件中的Microsoft Excel，点击相应的数据打开： 3.如何从数据库获取数据？...可以在工作表中编辑，也可以在数据源中编辑： 比如，工作表中想对数据排序点击排序图标： 数据源中则可以选择以下排序方式： 也可以选择某个/某些字段进行排序： 修改数据类型的话...如果要向现有报表添加更多数据源，在左侧栏中选择“添加”，可以连接其他的数据源，通过连接，可以添加导入新的Excel 数据。
回到本文，群友问：如何在浏览器简便地爬取数据，并下载成 json 格式的文件到本地电脑。...本文以下载知乎大v的粉丝数据为例，介绍4个知识点，爬虫相关的 html 获取与解析，模拟鼠标点击，缓存数据至本地，自动下载文件至本地。...接下来我们一步步来： 1 选定目标页面 爬取知乎大 v 的粉丝数据，比如拿李开复老师的知乎开刀： https://www.zhihu.com/people/kaifulee/followers 2 编写爬取函数...JSON.stringify(res)); document.querySelector(‘.PaginationButton-next’).click(); }; 3 开始自动获取数据..._t=setInterval(getFollows,1600); 4 保存数据至本地文件 等待爬取完成后，再输入： window.clearInterval(window.
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