谷歌财经：谷歌财经是谷歌托管的一个专注于商业新闻和金融信息的网站[1]。...我们将使用 Python 写下 GOOGLEFINANCE 公式。Goole Sheets：我们将使用 Google Sheets 作为后端来存储股票数据。...Google 表格配置最后一步，创建一个新的 Google 工作表并将其与client_email我们在上一步中创建的工作表共享。...可以在此处找到 GOOGLEFINANCE 公式的文档：https ://support.google.com/docs/answer/3093281我们首先添加 3 个不同日期的股票价格：1 月 1.../gsheet-stocks.json', scopes=scope)接下来，我们在称为 的变量中读取空的谷歌工作表spread。
股票数据可以从雅虎财经、谷歌财经或者其他数据源中获得，而pandas可以轻松访问雅虎财经、谷歌财经以及其他来源中的数据。在本篇文章中，我们从雅虎财经获取股票数据。...开盘价是指股票在交易日开市时的股价（并不一定是前一交易日的收盘价格），最高价是指在交易日当天股价的最高价格，最低价是指在交易日当天股价的最低价格，收盘价是指股票在交易日收盘时的股价。...谷歌的股票比苹果和微软的股票贵得多，这种差异使得苹果和微软股票的波动看起来比实际情况小得多。 一种解决方案是在绘制图表时使用两种不同的尺度；一种尺度用于苹果和微软的股票，另一种尺度用于谷歌股票。 ?...而且，我们还能发现这些股票密切相关；它们通常朝同一个方向发展，在其他的图表中很难发现这样的事实。 除此之外，我们还可以绘制每只股票在每一个交易日的变化。...实际上，一些交易员做出的策略几乎完全基于图表（他们属于"技术人员"，因为基于在图表中查找模式的交易策略是被称为技术分析的贸易规则的一部分）。现在，让我们考虑如何才能找到股票的趋势。
股票数据可以从雅虎财经、谷歌财经或者其他数据源中获得，而pandas可以轻松访问雅虎财经、谷歌财经以及其他来源中的数据。在本篇文章中，我们从雅虎财经获取股票数据。...开盘价是指股票在交易日开市时的股价（并不一定是前一交易日的收盘价格），最高价是指在交易日当天股价的最高价格，最低价是指在交易日当天股价的最低价格，收盘价是指股票在交易日收盘时的股价。...谷歌的股票比苹果和微软的股票贵得多，这种差异使得苹果和微软股票的波动看起来比实际情况小得多。 一种解决方案是在绘制图表时使用两种不同的尺度；一种尺度用于苹果和微软的股票，另一种尺度用于谷歌股票。 ?...而且，我们还能发现这些股票密切相关；它们通常朝同一个方向发展，在其他的图表中很难发现这样的事实。 除此之外，我们还可以绘制每只股票在每一个交易日的变化。...比如，我们可以通过比较第t天与第t+1天的价格来绘制股票增长的百分比，公式如下： ? 但是这种变化也可以通过如下公式定义： ?
此次股票价格预测模型仅根据股票的历史数据来建立，不考虑消息面对个股的影响。...曾有日本学者使用深度学习的方法来对当天的新闻内容进行分析，以判断其对股价正面性/负面性影响，并将其与股票的历史数据相结合，各自赋予一定的权重来对近日的股价进行预测[1]。...每一个训练样本由50个连续的交易日组成，每个交易日的数据包含上述的七个特征，即一个50*7的矩阵，而一个样本的输出则是三个交易日之后的收盘价对比今日(即样本的输入中最后一个交易日)收盘价的涨跌幅，设置其上限为...归一化相关工作：因为神经网络激活函数的限制，需要在训练前将数据映射到0~1区间。本次试验中，对近两年的数据，获取其各项特征的最大值与最小值。设置归一化与函数，在样本拼接的同时将数据进行归一化。...四.效果展示 最初的时候，我对所有的股票的训练样本堆叠到一起，训练出一个大模型(貌似当时有9万多个训练样本，整整训练了一天=，=)，之后对每个股票都进行预测，企图找出次日涨幅最高的前5支股票。
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而且股市里有大几千只股票，一个人根本无法看全，基本上只能关注其中几只。 股票的蜡烛图，是以每个交易日的 4 个数值（开盘价、最高价、最低价、收盘价）画出的图形。...我们要比对的，就是这个吸筹期间的股价形态。 下一个问题是，谁跟谁比？我们是拿最近的 n 天的形态，跟历史上发生大涨之前的 n 天形态比。...准备工作 历史数据怎么来？...比如，我们在某只股票 000629 的历史数据中提取到 2015 年 12 月 16 号这天是大涨日，那么我们把这天的前 100 个交易日的数据转为一条向量，这条向量的 ID 就是：6290020151216...同样，我们可以写一个 Python 脚本遍历 2020 年 8 月份之后每一天的行情，从每天的行情里推荐出 20 只股票，分别观察它们在 5 个交易日以及 10 个交易日之后的涨幅。
(使用LSTM预测贵州茅台的收盘价) 要预测股票趋势，通常需要历史的各类交易价格数据来进行模型的搭建。“历史惊人的相似”是股票趋势判断问题的重要假设。...通常我们的思维是，股票某一天的交易价格受到该交易日前面的许多交易日的影响，而股价的确定则是由买卖市场双方共同决定的。当我们收盘股票数据集时，应该将多个开盘日归入参考范畴。...本文将前 N 个交易日作为一个时间窗口，并设为训练集，将第 N+1 个交易日作为测试集，预测测第 N+2 个交易日的股票趋势情况。...历史收盘价 绘制四支股票的历史收盘价，从历史收盘价格趋势图大致可以看出，四支股票的趋势很相似。...移动平均算法的核心思想是利用前一阶段的真实的数据值，依次利用特定的公式计算一定范围内的所考虑项目的随机机值，例如在股票趋势预测中是股票的价格，因此在具有周期性或者波动性较大的应用场景中，移动平均的实际结果准确率会受到一定的影响
换手率 计算公式： 某一段时期内的成交量/发行总股数×100% （在中国：成交量/流通股本×100%） 例如，某只股票在 一个月内成交了2000万股，而该股票的流通股为1亿股，则该股票在这个月的换手率为...涨跌幅 涨跌幅：(期末收盘点位-期初前收盘点位)/期初前收盘点位100% 计算公式：(当前最新成交价（或收盘价）-开盘参考价)÷开盘参考价×100%（不采用） 涨跌幅是对涨跌值的描述，用%表示，涨跌幅=...当前交易日最新成交价（或收盘价）与前一交易日收盘价相比较所产生的数值，这个数值一般用百分比表示。在中国股市对涨跌停作出限制，因此有“涨跌停板”的说法。...计算公式为：上一个交易日的收盘价×（1±10%）。 自1998年4月起，中国证监会对部分上市公司的股票实行特别处理，即ST，其股票涨跌幅限制为5%。 1.3....振幅大小有什么意义：振幅大小(与前几个交易日相比)可以判断股票是否有大资金介入，振幅需要成交量予以配合才行，振幅有时比涨幅更加说明问题。
本文先讲以波士顿房价数据为例，讲述线性回归预测模型的搭建方式，随后将再这个基础上，讲述以线性预测模型预测股票的实现代码。本博文是从本人的新书里摘取的，新书预计今年年底前出版，敬请大家关注。...3 以波士顿房价数据为案例，实现基于多个特征值的线性回归 如果要用到波士顿房价范例中13个特征值来进行预测，那么对应的公式如下，这里要做的工作是，通过fit方法，计算如下的k1到k13系数以及...，预测股票价格 在这里，将在下面的predictStockByLR.py范例程序中，根据股票历史的开盘价、收盘价和成交量等特征值，从数学角度来预测股票未来的收盘价。...train_test_split方法把包含在csv文件中的股票数据分成训练集和测试集，这个方法前两个参数分别是特征列和目标列，而第三个参数0.05则表示测试集的大小是总量的0.05。...也就是说，是用多个交易日的股价来训练lrTool对象，并在此基础上预测后续交易日的收盘价。至此，上面的程序代码完成了相关的计算工作。
昨天是 2022 年工作日的第一天，同时也是国内证券市场的第一个交易日，大家在新的一年里有什么投资目标和期许呢？...近 60 个交易日净值情况 爬取各类型基金近一年收益率排名第一的基金数据，获取其在近 60 个交易日的历史净值（单位价值）数据，分析优异基金的历史波动情况，将结果用区域拉伸缩放的柱状图的形式可视化输出。...重仓股分析 爬取股票型及混合型基金近一年收益率排名前 50 的基金数据，获取每只基金的前十大持仓股名称及对应份额进行汇总统计，挑选出股票型及混合型基金各自的前 20 名持仓股票，分析基金最为青睐的股票，...大持仓股票", "[" + str(key) + "]基金前20大持仓股票") 【结果】 【分析】 股票型基金中，最受青睐的明星股票是“宁德时代”，其余前五位分别是天齐锂业、赣锋锂业、杉杉股份、华友钴业...股票型基金重仓的前五位中有四个都是新能源材料行业的企业。 混合型基金中，最受青睐的明星股票同样是“宁德时代”，其余前五位分别是赛轮轮胎、天合光能、阳光电源、天齐锂业。
参数： days_offset (int, optional) – 每月触发前等待的交易天数。默认值为 0，即在每月第一个交易日触发。...参数： days_offset (int, optional) – 每周触发前等待的交易天数。默认值为 0，即在每周第一个交易日触发。...参数： days_offset (int, 可选) – 在每月触发前等待的交易天数。默认值为 0，即在每月的第一个交易日触发。...参数： days_offset (int, 可选) – 在周结束前触发的交易天数。默认值为 0，即在周的最后一个交易日触发。...参数： days_offset (int, 可选) – 在每周触发前等待的交易天数。默认值为 0，即在每周的第一个交易日触发。
发布 1.0.2 发布： 1.0.2 日期： 2016 年 9 月 8 日 增强功能 为 blaze 核心加载器添加了前向填充检查点表。...打开了之前仅在 Quantopian 平台上可用的history()函数的内核。 历史方法类似于batch_transform函数/装饰器，但希望对捕获的前一个条形数据的频率和周期有更精确的规范。...发布 1.0.2 发布： 1.0.2 日期： 2016 年 9 月 8 日 增强功能 为 blaze 核心加载器添加了前向填充检查点表。...(1428) 增强功能 为 blaze 核心加载器添加前向填充检查点表。这允许加载器通过限制必须搜索数据的较低日期来更有效地前向填充数据。检查点应该应用新的增量(1276)。...打开了之前仅在 Quantopian 平台上可用的history()函数的核心。 历史方法类似于batch_transform函数/装饰器，但希望对捕获的前一个条形数据的频率和周期有更精确的规范。
新闻共现关系网络构建步骤： 1、首先以每个交易日下午 3 点为切割时间，把收盘后的新闻算做下一交易日的新闻，将日历日映射到交易日。...表2：收益预测值 IC 表现和模型准确度表现 图4：日度 RankIC 的月度均值 为了查找上述现象的原因，我们进一步绘制了模型准确度的时序变化图和未来收益预测值和原始值的分布。...本次测试只做了一次模型训练，即用 2022 年之前的数据训练和调试模型，来预测 2022 年至 2023 年的收益，预测时间和模型训练所用历史时间间隔较长，而且之间还经历了疫情，可以改为滚动训练或训练时剔除掉疫情前的时间...之所以这样划分，是因为收益预测值的 70% 分位点是一个明显的分界点，收益预测值高于 70% 分位点的股票组合能取得稳定的正收益。...表4：沪深 300 成分股排名前 30% 组相对沪深 300 基准的收益表现 图9：沪深 300 成分股排名前 30% 股票组合的超额累计收益曲线 板块分析 下图 10 和图 11 模型预测值分组后各组内的市值分布和行业分布情况
风险提示：单因子测试结果是历史经验的总结，如果市场环境改变，存在失效的可能。本文仅对因子在全部A股内的选股效果进行测试，测试结果不能直接推广到其它股票池内。...分层测试模型构建方法如下： 1、股票池、回溯区间、截面期均与回归法相同。 2、换仓：在每个截面期核算因子值，构建分层组合，在截面期下一个交易日按当日收盘价换仓，交易费用默认为单边0.15%。...设因子在交易日K收盘截面上计算得到的因子值向量为X^K，所有股票在K日之后20个交易日内的收益率向量为r_K^{K+20}（该收益率由K+20交易日复权收盘价除以K交易日复权收盘价再减1得来），则因子在该截面上的...然后我们对这7个因子在全A股票池中做回归及IC值分析，生成类似图表7的一个测试结果，如下表所示。...风险提示 单因子测试结果是历史经验的总结，如果市场环境改变，存在失效的可能。本文仅对因子在全部A股内的选股效果进行测试，测试结果不能直接推广到其它股票池内。
首先构建一个交互环境Account，在每时间步（交易日）接受调仓指令向量，根据调仓指令使用当日开盘价调仓，并在交易日结束之后使用交易日收盘价估计当日持仓的估值，返回reward。...例如： 在周一沪市开盘前，Account接受到一个长度为50的向量对应SH50指数成份股的调仓指令，交易员Agent在开盘时分，挂卖单卖出部分股票之后挂买单买入新股票。...调仓指令向量可以简单的分为两种： 1 、调仓向量为定量指令 指令直接制定账户内个股持仓量/持仓权重，在交易日开盘时分，Agent发出指令，Account根据指令将账户股票持仓调整的与指令相同。...例如： 在交易日t，交易员Agent接受前n阶段因子数据，发出一个对50只成份股的列向量，数值为[0 , 1, 2]分别代表Agent对于各只股票未来情况的预判。 训练1000次净值走势图 ?...定量指令则是将所有的操作都交由Agent进行处理，也就是把投资组合的前置要求，如仓位控制资金控制等通过公式等手段直接嵌入Agent中进行处理。 两种指令分别对应强化学习的离散和连续处理两种问题。
为保证模型的可靠和稳定，使用过去五年的历史数据来检测模型。 Logistic模型在股票交易中的选股策略 结合以上多因素模型与Logistic回归分析的知识可以得到基于Logistic选股模型。...这里Logistic选股模型研究的窗口期选择为一个月，在当月的最后一个交易日以股票或指数投资组合的收盘价买入股票或指数资产组合，在次月的最后一个交易日以股票或指数投资组合的收盘价卖出股票或指数资产组合。...这样将即可以使用Logistic回归分析结合历史数据对组合中每支股票进行回归分析。...利用回归分析结果预测每只股票下个月收益率大于指数投资组合收益率的概率，这时我们选取预测中收益率大于基准收益率概率排名前40支股票，等权重组合，在当月的最后一个交易日以收盘价买入，在次月的最后一个交易日以收盘价卖出...但是本文的研究也可能存在以下问题和漏洞： 本文选取了过去5年的历史数据，其中会有较多的数据缺失，数据缺失较多的股票不会计入模型，可能会造成结果的偏差。
对于我们的算法来说，数据没有间隙是非常重要的，所以我们不会混淆它。 深度学习算法可以通过周末和节假日的数据学习——比如说，了解到在五个工作日后，从最后一个工作日起，会有两天的平价。...这是一张自2010-01-04以来谷歌股价变动的图表。要注意的是，图表中只显示了交易日的变化趋势。 什么是深度学习？ 深度学习基于数据表示学习，属于机器学习的一个分支。...在初始时刻，系统对该给定公司股票的持有量为0。 需要时刻牢记的是这只是一个非常基础和简单的例子，并不适用于现实生活。若是想使这个模型在实际中很好地应用，仍需要进行很多的研发工作来调整模型。...本例中，只选用来自雅虎的金融数据库（Yahoo Finance dataset）的谷歌历史价格的每日收盘价作为特征。...最开始模型预测值有真实值具有相同的下降趋势，随后停滞，并且随着时间的推移变得越来越差。 对谷歌股票价格进行了简单的深度学习的分析，只要数据量足够大且质量足够好，这一模型几乎可以包含任何金融数据集。
对于一个股票节点v_{it}\in V_{t} ，他在第 t 个交易日的收盘价是p_{it} 。...此外，图快照的时间依赖性对于对节点表示中的依赖关系进行建模至关重要。随着时间的推移，股票与当前价格变化之间的历史关系将会减弱，使得股票价格更容易受到近期事件的影响。...04 总结在这项工作中，我们首次通过实证分析正式定义了股票的多方面性和时间模式，并提出了一种新颖的分层多关系动态图框架来建模股票投资预测。...我们的方法包括为每个交易日构建一个多关系图，并在指定的回溯窗口大小内生成一组离散图快照。...最近一年团队的主要工作聚焦于大语言模型与知识图谱的交叉方向，在AAAI’24发表了多关系动态图神经网络做股票收益率预测的方法“MDGNN”一篇论文。
在第一篇中，作者使用时间来描述筹码的买卖以及筹码分布。 ? 大概得意思是每天迁入的筹码分布与该股票的最低价和最高价之间。...Yn= Yn-1× (1- An) + Cn ×An 文中的公式大概表达的意思是昨剩余的筹码的平均成本再加上换手筹码的价格期望。但是这样计算就忽视价格的历史，用昨天的不能代表前天或者上个月的。...网络上的筹码分布计算算法 公式： 当天(N)的筹码=成交量*换手率 前一天筹码=当天筹码+(1-当天换手率*历史换手衰减系数)*前一天成交量 前二天筹码=当天筹码+(1-当天换手率*历史换手衰减系数)*...前一天成交量+(1-前一天换手率*历史换手衰减系数)*前第二天成交量 以此类推计算所有交易日的筹码量，然后按每日的最高价最低价已经平均价进行筹码的三角形或者五边形分布。...感觉大概表达的意思是当日的筹码按换手率和成交量的积，历史筹码按前一日的分布进行递减。也就是筹码分布等于今日的增量与昨日的保留量的和，随着时间的推演历史筹码分布与筹码具有很大的关系，就是当日对昨日负责。
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