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！
演示地址：https://geeeeeeeek.github.io/stock_page/
选自Github 机器之心编译 参与：李泽南 机器学习在股票市场中的应用一直是个吸引人的研究方向，前不久瑞士金融数据顾问的《如何用 Python 和机器学习炒股赚钱？》引起了很多人的关注。目前，在 GitHub 上已经出现了基于 OpenAI Gym 的股票市场交易环境，该项目使用 Keras，支持 Theano 与 TensorFlow，可以帮助开发者导入各类股票市场的交易数据，构建自己的长线交易模型。希望它能为你的研究提供帮助。 项目地址：https://github.com/kh-kim/stock_
由于小编并无深厚的数学功底也无深厚的金融知识, 所以不会在本文中引用各种高深的投资模型或数学模型。
本文摘自清华大学出版《深入浅出Python量化交易实战》一书的读书笔记，这里把作者用KNN模式做的交易策略，换成了逻辑回归模型，试试看策略的业绩会有怎样的变化。
AI发展至今，已经在各个领域产生了深远的影响。特别是大模型的发展，让我们可以做到多个AI协同，共同完成一件事，从而有效提供工作效率。
Engineering Method 这篇文章讲的是工程方法，在上周我学习《软件工程之美》课程的时候老师推荐的一篇文章。主要内容：工程方法（或称工程设计）是用于系统化解决指定问题的方法，主要包括六个步骤：想法、概念、计划、设计、开发、交付。
不用深厚的数学功底也不用深厚的金融知识, 本文中也不会引用各种高深的投资模型或数学模型。这不用，那不用的，到底怎么用python炒股？往下看
我去年出了一本Python书，基于股票大数据分析的Python入门实战，在这本书里，我是用股票范例讲述Pythorn的爬虫，数据分析和机器学习知识点，如下是京东的连接。
量化交易看起来似乎就是用机器炒股，没什么大惊小怪的。但是我们拆解开量化交易的模型，您就知道其中的奥秘了。
我一直觉得，在数据分析领域，只有文本分析是最“接地气儿”的，“接地气儿”不是指最简单，而是我们普通大众的使用它最多。 我们每天使用互联网，但不一定每个人都炒股，不一定都做行业研究，也不一定都搞科研，因此那些高大上的模型对大部分人来说都是飘忽在天上的，只有文本分析，他的产出结果是直接惠及到几乎全部人。 比如，你总得打字，会使用到输入法的模糊匹配；你总得网购，刷新页面的时候就会看到某宝给你推荐的产品；你总得看新闻，APP会根据你以往的输入给你推荐文章...... 文本分析最基本的可以看正则表达式，我曾经写过S
前言 截止2019年年底我国股票投资者数量为15975.24万户, 如此多的股民热衷于炒股,首先抛开炒股技术不说, 那么多股票数据是不是非常难找, 找到之后是不是看着密密麻麻的数据是不是头都大了? 今
文章背景：之前学习了BeautifulSoup模块和Re库（参见文末的延伸阅读），在此基础上，获取沪深两市A股所有股票的名称和交易信息，并保存到文件中。
上周全民吃瓜的热点莫过于蚂蚁推迟上市和美国大选，作为一名 A 股中冉冉发绿的韭菜和高科技行业搬砖工，我也为这两件事牵肠挂肚，差点瘦了一斤之多。
整体来看，MarketSenseAI结合了思维链和上下文学习的方法来分析各种数据源，包括市场价格动态、财经新闻、公司基本面和宏观经济报告等等。
推荐阅读： 《我今天，该抄底了！》 《为什么中年男人爱出轨？》 1 亏了一个亿？ 昨天晚上看到这个消息。 传言某大厂云数据库负责人炒股亏了一个亿，到底有没有亏一个亿确实没有人能证实。 但能证实的消息也很劲爆。 这个大佬基本算是国内 Mysql 领域顶尖级别的人物，在国内的 2 个大厂均担任过相当于P9+的职位。 同时也是极客时间Mysql45讲畅销课的讲师，没有记错的话我应该还推过他的课程，应该卖的还不错。 从技术能力来看，妥妥的大佬。 那为什么走到了这条路上呢？ 原因很简单高杠杆炒股，据说是重仓了中概
山人今天开始将围绕机器智能的算法方面讲讲故事，主要涉及了建模的三要素：模型、策略、算法。这个坑很大，我尽自己最大的努力来填一填，争取用浅显易懂、生动有趣的方式对相关的理论、方法及应用聊一聊，文笔简陋、疏漏错误之处请各位看官不吝指点，这里先感谢了
投资理财是几乎是每个人的人生必修课，修的好，能带来很多睡后收入。但是没有丰富的投资知识，不要进入股市。假如你有一些闲钱，这些钱如果没了，对你的生活质量丝毫不受影响，那么，可以用这些闲钱玩一玩股票，记住一点，不可以使用杠杆，如果没有闲钱，那就玩模拟炒股吧。
推荐阅读： 《昨天，微信整了个大事！》 1 炒股 昨天看到一个新闻，一个名校毕业的高材生，炒股亏了 700 万，最后无法面对现实，选择流浪街头。 今年，我也亏了不少钱，所以多关注了一下事情的详细信息。 这位大哥2008年毕业的，看起来也就比我大上2-3岁，家庭条件不是很好，完全是靠自己努力读书进了哈工大。 由于家庭经济困难，去哈尔滨工业大学读书的学费，还是当地的一家企业赞助的。 毕业后呢，从事了房产贷款工作，在广东打工，应该也是挣到了一些钱，我看新闻中提到毕业两年买了一辆车。 有了积蓄后，经常与银行等金融
---- 新智元报道 编辑：润 拉燕 【新智元导读】论文教你用ChatGPT炒股，收益最高能到500%！ ChatGPT，要把人类基金经理也给替代了？ 英国的一家金融咨询网站Finder表示，他们在3月6日创立了一个由ChatGPT选择的股票组成的投资组合，这个组合在两个月后上涨了4.93%。 而同期之内，英国10大最受欢迎的基金的平均表现为-0.78%，而且在87%的交易日中表现都不及「ChatGPT指数」。 同样的，同期标准普尔500指数（包含美国最有价值的500家公司的指数）也只上涨了3
新智元推荐 作者：齐国君 编辑：克雷格 【新智元导读】把深度学习的最新方法用来做股价预测可不可行？一个探讨路径之一是如何深入把经典的信号处理技术引入到深度学习技术中，用来分析各种序列数据（sequence data），比如股票价格、金融信号等，乃至更为一般的物理、经济、社会等活动的动态信号，抽象出有价值的模式，进而对其进行预测和分析。 傅立叶变换能用来炒股发财？ 事实上，几年前就有公司或者基金把深度学习的最新方法用来做股价预测，用来在股市上一搏了。 比如就有国内的研究人员用LSTM这种递归神经网络来
配资软件开发公司盈利形式 配资网站配资各人都知道，配资是运用杠杆道理减少资金的站就贸贸然地投了专业的配资零碎,配资软件,配资平台件，期权股指配资平台，由于许多股民在知道了配资这方面的优势当前就纷繁投入到配资炒股的行列当中期权股指配资网期权股指配资网站大笔资金出来，结果过了不久，配资平台就跑路了，多年打造配资的高质量商品，专业提供：软件开发，
撰文 | 卿云 AI（人工智能）自出生那天就自带光环，受到各方热捧，经过多年发展这种追捧愈演愈烈。创业公司纷纷投向AI，资本纷纷扎堆AI，发展中的公司也学会了蹭热点，发布新产品与智能沾边儿就宣称自己是AI，就宣称要颠覆某个产业。然而有人说AI存在泡沫，AI是技术、产品的增强是锦上添花。一向以技术发展著称的互联网科技公司愣是把AI玩出了“绯闻”的即视感，自带话题与热度。细想一下，很多涉足人工智能的公司，其产品只是一部分用到了AI，比如客服领域的公司应用了智能语音识别技术，往往不是产品的核心。这难免让人困惑，
之前在小破站：Python自动化办公社区给大家免费分享了用Python制作一个wx机器人，1行代码人人可用，很多人还想要免费的智能聊天功能。
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这是陈老师测试新人的一个脑筋急转弯。如果一对一的话，被问到同学往往警惕性比较高，回答的质量也相对高。所以最好的测试方法是在大家吃完午饭闲聊的时候，冷不丁的丢到人群里。这时候人们表现出的往往是第一反应，就经常笑料百出了。
此project是基于django的web app。它能给出指定范围内公司(此处为10个)的历史股票数据与未来某段时间的预测数据以及对该股票的一些评价指标。 股票预测模型是使用jaungiers提出的一种LSTM Neural Network模型。 并使用以tensorflow作为backend的keras来搭建、训练模型。
在给本系列博文拟定标题时，我原先写下的是《股票交易信息获取及分析系统》。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。最后“之路”一词可以让我好好介绍下这个项目的前因后果，希望大家也感受下这个项目的温度，因为它的产生并非我一人杜撰出来的愿景。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
各位股民朋友大家好，很高兴再次跟大家来解说股市经验。数据统计上显示如今股市上90%的散户都是亏损状态，因为他们都是用散户思维在炒股，散户思维我总结八个字：“追涨杀跌，频繁操作！”，炒股不是盲目跟风，要有自己久经考验的选股技巧和思路才行。
最近，一位常年研究股票系统的开发者 pythonstock 用 Python 写了一个股票分析系统，发布数天就获得了不少关注。
在阿里不可能这样做，没有PD的团队，意味着没有业务方。没有业务方，那基本上就代表要离职转岗，你们这是属于直接技术驱动业务。
股市跌宕起伏。7 月初 A 股飙升，股票瞬间成为大家的热门讨论话题，「现在入场还来得及吗？」几乎成为新的问候语。
摘要：有什么比干着本职工作——编码，而又兼顾“外快”——炒股更有开心的事情呢？leek-fund 就是这么一个极大提升你工作幸福度和效率的插件，可随时关注上证指数 & 实时基金数据。除了 leek-fund 这个插件，本周特推 simdjson 也是一大效率杀器，它可以每秒解析千兆字节的 JSON，除了效率，周获 1000+ star 的 955.WLB 则关注你的生活和工作，让你平衡二者，也不失为一个提升你找工作效率 repo… 以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trendi
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？
随着A股的爆发式增长以及雪崩式暴跌，中国股民正在成为地球上最受关注的弱势群体。在华尔街打拼多年的海归团队回国创立“一万点”公司，于今天发布了世界首款专为股民打造的“智能股民宝”炒股利器。 这款智能硬件
前言 我国股票投资者数量为15975.24万户, 如此多的股民热衷于炒股,首先抛开炒股技术不说, 那么多股票数据是不是非常难找,找到之后是不是看着密密麻麻的数据是不是头都大了? 今天带大家爬取雪球平台
（1）股票的概念和特征 股票是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的，用以证明出资人股东身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有相应的权益和承担相应的义务的凭证。
1 月 8 日，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）推出了一个“智能荐股”的公众号，通过对股市信息的智能分析，每天推荐若干只国内 A 股市场的股票，并给出每日收益情况以及一段时间内的累积收益情况的总结。 据官方介绍，智能股票推荐是基于哈工大 SCIR 开展的事件驱动的股票分析与预测技术，通过对国内 A 股市场的新闻事件信息和股票量价数据进行抽取与表示学习，利用深度学习模型完全自动化地给出股票未来走势的预测，进而推荐若干只潜力股。 哈工大 HIT-SCIR 2000 年 9 月 1 日，哈
R 是统计领域广泛使用的诞生于 1980 年左右的 S 语言的一个分支。R 是属于 GNU 系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。 从R的普及来看，国外的普及度要明显好于国内，跟盗版windows的泛滥会影响linux在中国的普及一样的道理，破解的SAS与SPSS的存在也影响了R在中国的使用人群。但在国外高校的统计系，R几乎是一门必修的语言，具有统治性的地位。在工业界，作为互联网公司翘楚的google内部也有不少的工程使用R进行数据分析工作。那么，如果你是一个
经常有粉丝问我，手上有没有数据集，几M大小的，尽量真实点的。今天我为你推荐10个这类小而经典的数据集。
在上次的文档中，我说自己要用python实践一下网络上流传的筹码分布算法，后边我做了，但是感觉计算量比较大，我假设一个周期是120天，也就是120天的话，基本所有持仓的人都会卖出自己手中的筹码。然后我选择要展示的是最近的120，因此在计算的时间窗口上，我采用240天，也就是前边的120天是仅仅是为保证最近的120的数据不会有大的出入。除此之外还实现了论文2中的算法，相对来说比较简单。对于基于行为金融学中的算法，我选择了放弃，因为每次都要从股票上市的哪天进行计算，计算量比较大。通过对后边两种算法的实现，发现网上流传的筹码分布算法和各种软件上筹码分布图非常类似，差别很小。这里贴出我的实践结果。
面试时，经常有一些看似搞笑的逻辑题，比如经典的“把大象放冰箱，你要几个步骤？”。不要急着吐槽，这个问题和“我炒股亏了100万”一样，是个考察沟通能力的正经题目。不好好回答是会被Pass掉的。
股票软件开发顾名思义就是股票软件开发公司为公司或个人开发制作自已个性化的股票分析软件，从此彻底告别依赖别人的技术平台支持，从股票软件名称，公司LOGO,启动界面，系统功能，特色指标、特色选股、软件注册后台，信息发布平台，机构数据，主力行情，大盘分析，个股分析，资金分析，热点分析等等一系列功能上实行自已品牌化管理运行。
相信大家都听说过股票，很羡慕那些炒股大佬，觉得量化投资非常高深，本文教大家用python实现简单的量化交易策略。在这强调一下，本文仅供交流学习参考，不构成任何投资建议。炒股有风险，投资需谨慎。
又到了该奋力写代码的周一，媛猿们，噼里啪啦嗨起来！ 时间啊，总是过得太快，还没来得及感慨，转眼间已是7月了，2015年duang的一下就过去了一半多。 媛猿们的年度计划完成得怎么样了？说着要减肥的，加班忙忘了吧？嚷着要结束单身的，妥妥的还单着呢吧？吵着要攒钱的，炒股赔光了吧？ 经历了股市的剧烈动荡，炒股的小伙伴们，你们的小心脏还好吗？还好吗？好吗？吗？快吃个包子压压惊~ 在股市强烈的刺激下，一个把股票走势配上实时弹幕的弹股论斤网站红了。据悉，被股市套牢的程序员Stephen，满心郁闷无处发泄，最后想出
除去基本面的影响不说，对于散户而言，炒股最忌讳的就是两点：一是高频操作，二是因为贪心而忽视了自身事先设定的预期。
新的一月刚到，TIOBE已经为我们准备好了最新的编程语言排行榜，相信很多程序员都会时不时关注一下排行榜的变化,虽然仅起参考作用,但无疑也是个饭后吐槽点
相信看完 @X_AirDu 的回答我们已经对 Python 有了一个大概的了解。那接下来就让我们更深入的了解 Python 吧~
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 这年头的AI诈骗电话已经这么逼真了吗？ 最近，一位被骗了24万块钱的受害者，得知真相后很吃惊： 我感觉给我打电话的都是人，听不出来是机器人在讲话啊。 是的，她还和AI电话沟通过不止一轮，全部浑然不知。 而这，就是最近央视曝光的一起为境外诈骗组织引流的团伙，他们一共利用机器人自动打出1700万通骚扰电话，最终筛选出80多万有效“客户”，共获得近1.8亿元的“拉人头”佣金。 具体怎么回事儿？ “AI荐股大师”带你进入层层骗局 据央视新闻报道
选自Hackernoon 作者：Gaëtan Rickter 机器之心编译 参与：熊猫 相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？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。 我终于跑赢了标准普尔 500
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