[什么是ADX] ADX(average directional indicator) 平均趋向指数，常用的趋势衡量指标。通常与趋向系统（DMI）一起使用，利用...
其外汇 API支持全球主要货币对（如 EURUSD、GBPUSD）的毫秒级行情推送，包含 Bid/Ask 深度报价和实时波动率数据；股票 API则覆盖 A 股、港股及美股市场，提供 Level-2 逐笔成交和十档盘口信息...、股票API、加密货币API、指数API等，帮助构建创新的交易和分析工具，目前有免费的套餐可以使用基本可以满足个人量化开发者需求https://github.com/itick-orghttps://itick.org...+ 商品组合降低风险动态仓位管理：基于 ATR 调整头寸规模机器学习增强：加入成交量加权均线等特征六、iTick API 优势多市场统一接口：外汇、股票、期货使用相同数据格式高频数据支持：提供毫秒级...Tick 数据与历史 K 线实时行情推送：WebSocket 接口实现低延迟数据更新模拟交易环境：支持实盘 API 与回测框架无缝切换七、注意事项外汇交易需注意杠杆风险（通常 1:100~1:500）股票融券交易受标的池限制建议使用...原文出自：https://itick.org/blog/two-ma-strategy-itick-based-python-tutorial
在 C 语言中，我们可以使用 Python 的 C API 来访问和操作数组的数组（即二维数组或嵌套列表）。...通常，我们可以使用 Python C API 提供的 PyListObject 和 PySequence 相关函数来访问 Python 传递过来的列表结构。...1、问题背景在 Python 中创建了一个包含数组的数组，并将其传递给 C 模块。我们需要通过 C 模块中的 Python API 访问此数组的每个子数组。...使用数据指针访问新创建的数组中的元素。...以下是一个 Python 代码示例，演示如何使用上述 C 代码访问数组的数组：# Python 代码# 导入必要的库import numpy as npimport geoms# 创建一个包含数组的数组
从Python获得对Wolfram语言的完全访问权限 Wolfram语言为程序员提供了一种独特的计算语言，具有大量复杂的算法和内置的现实世界知识。...接下来，我们将探索一些可用于在 Wolfram 语言中进行计算的方法和示例，然后调用它以在 Python 会话中使用。...如需完整的介绍教程和完整的参考文档，请访问Wolfram Client Library for Python的文档主页。...您可以直接从 Python 使用这个 API，但是通过调用WolframAlpha函数来实现它更加强大和方便，因为您可以直接从 Wolfram 语言访问所有数据框架函数。...Wolfram Cloud 提供各种服务，包括用于 Wolfram 语言编程的笔记本网络界面以及部署任意 Wolfram 语言网络 API 的能力。
我把它直接命名为“股票实时信息获取”。点击下一步，可以看到需要我们制作一个可以调用api信息的yaml格式，看到这么多信息是不是有点懵。...网页接口我们就直接使用Alpha Vantage Stock的api进行调用。这个网站可以调用历史上所有股票的信息，涵盖了股价、财务指标等等。首先我们去到该网址如下，获取一个免费的api key。...https://www.alphavantage.co/support/#api-key填写完成后，可以获取到一个免费的api key。这个免费的api key后面是要用到的。...首先利用混元大模型总结输入的股票代码然后调用刚刚制作的插件，获取目前这支股票的市场信息最后再一次调用混元大模型对这支股票进行总结完成之后我们可以测试一下分析一下苹果公司股票可以看到，AI智能体已经可以开始调用制作的插件进行内容总结输出了...总结通过利用腾讯混元大模型及Alpha Vantage的API接口，我们成功构建了一个智能化的股票分析器。
点击标题查阅往期内容 Python用CNN-LSTM、ARIMA、Prophet股票价格预测的研究与分析|附数据代码 01 02 03 04 评估效果不能只看部分，要综合考虑，预测精度，模型可解释性和产业链整体能力等因素综合考虑...Python注意力机制Attention下CNN-LSTM-ARIMA混合模型预测中国银行股票价格|附数据代码 股票市场在经济发展中占据重要地位。...该模型首先利用卷积操作提取原始股票数据的深层特征，然后利用长短期记忆网络挖掘长期时间序列特征，最后采用XGBoost模型进行微调，从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。...本文所使用的数据来自于Tushare（Tushare数据）为中国股市研究提供的开放免费公共数据集，该数据集具有数据丰富、使用简单、便于实施的特点，通过调用其API获取股票的基本市场数据非常方便。...该模型能够捕捉多个时期的股票市场信息。首先通过ARIMA对股票数据进行预处理，然后采用预训练 - 微调框架所形成的深度学习架构。
实时行情接口：这种接口提供即时更新的股票行情数据，包括股票的实时价格、成交量、涨跌幅等信息。一般做量化交易的对延迟会比较敏感，这就需要用到实时行情接口。...在当今全球化的金融市场中，美股行情API已经成为许多应用的重要组成部分。通过接入美股行情API，用户能够获取实时、准确的市场数据，从而在各类场景中获得竞争优势。...例如，量化交易团队利用美股行情API来开发和优化交易策略，以确保决策基于最新的市场动态。个人投资者和金融分析师则可通过这些数据进行深度的市场分析和趋势预测。...此外，投资应用和财经新闻平台也需要实时的行情数据来为用户提供及时的市场信息，提升用户体验和信任度。...无论是机构投资还是个人交易者，美股行情API都为他们提供了关键的市场洞察力，使他们能够在瞬息万变的市场中做出更明智的决策。
该模型首先利用卷积操作提取原始股票数据的深层特征，然后利用长短期记忆网络挖掘长期时间序列特征，最后采用XGBoost模型进行微调，从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。...本文所使用的数据来自于Tushare（Tushare数据）为中国股市研究提供的开放免费公共数据集，该数据集具有数据丰富、使用简单、便于实施的特点，通过调用其API获取股票的基本市场数据非常方便。...model.fittedvalues, copy=True) predictions\_ARIMA\_diff = predictions\_ARIMA\_diff\[3479:\] 如图所示 为ARIMA用于股票价格预测的情况...以下是关于ARIMA + XGBoost用于股票价格预测的相关内容： # 准备数据，划分训练集和测试集 train, test = prepare\_data(merge\_data, n\_test=...该模型能够捕捉多个时期的股票市场信息。首先通过ARIMA对股票数据进行预处理，然后采用预训练 - 微调框架所形成的深度学习架构。
# 示例代码：NLP舆情数据收集与整合import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"def collect_and_analyze_sentiment(news_articles...通过挖掘社交媒体、新闻和专业分析师的观点，系统可以提供更全面的市场信息，为投资决策提供参考。...NLP技术还可以分析新闻事件对特定股票的影响，帮助投资者更准确地预测股价的变动。...通过挖掘关键事件并分析舆情反应，系统可以提供更具针对性的股票价格预测。...# 示例代码：NLP事件驱动的股票价格预测import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"def predict_stock_price(news_events,
Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，成为了许多交易员和开发者的首选。本文将从多个方面详细阐述如何使用Python实现程式化交易。...Python提供了许多库和API来连接各种交易平台，例如Coinbase、Alpaca等。...密钥exchange.apiKey = 'YOUR_API_KEY'exchange.secret = 'YOUR_SECRET_KEY'# 获取交易所的市场信息markets = exchange.load_markets...()# 打印市场信息for symbol in markets: print(symbol)二、获取市场数据程式化交易需要获取市场数据来进行分析和决策。...Python提供了多种方式来执行交易，例如使用交易所的API，或者使用模拟交易平台。
那么本文接下来就来介绍如何使用Python编写一个交互式的股市大盘指数查询与个股股价显示端，而且将使用Python的相关库和API来获取实时股票数据，并通过shell端展示出来，方便读者进行实践和自定义...准备工作 在开始之前，需要做好准备工作，我们需要安装一些必要的Python库，主要包括requests（用于发送HTTP请求）、json（用于处理JSON数据）、pandas（用于数据处理和展示）和tabulate...（用于在shell端展示数据），这里主要使用以下命令进行安装： pip install requests json pandas tabulate 另外，我们还需要获取一个可用的股票数据API，在本例中我们将使用阿里云的股票数据...API来获取指定股票的实时数据，需要注意的是，如果你要使用这个函数，你需要将api_key替换为你自己的API密钥，并将stock_code替换为你要查询的个股代码，比如股票代码为600519的贵州茅台...Data免费API密钥的步骤： 访问Twelve Data的网站：https://twelvedata.com/ 点击页面右上角的"Sign Up"按钮进行注册。
选自Google Research Blog 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数...f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解...Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。...Tangent 有办法为每个 Python 句法片段生成生成导数代码，同时调用很多的 NumPy 和 TensorFlow 函数。 Tangent 有一个单一函数 API： ?...df 函数只适用于标量（非数组）输入。
近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度...；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。...Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。...Tangent 有办法为每个 Python 句法片段生成生成导数代码，同时调用很多的 NumPy 和 TensorFlow 函数。 Tangent 有一个单一函数 API： ?...df 函数只适用于标量（非数组）输入。
在金融分析和量化投资领域，Python已成为最受欢迎的编程语言之一。这主要归功于其丰富的库和框架，它们提供了处理和分析金融数据所需的工具，而且还有大量免费实时的金融股票数据供你分析研究。...Tushare Tushare是一个热门免费（部分需要积分）的Python财经数据接口包，是国内大佬开发的，提供股票等金融数据的采集、清洗加工到数据存储的全过程。...='20200101', end_date='20230101') print(df) yfinance yfinance 是一个基于 Python 的金融数据接口库，主要用于获取雅虎财经 (Yahoo...其Python库 alpha_vantage 为开发者提供了一个简单易用的接口来访问这些数据。...') print(data) 以上的这些Python金融数据库具备广泛的市场数据覆盖、实时性、技术指标计算、易用性等特点，适用于投资分析、量化交易策略开发、学术研究和教育等多种场景。
特质波动率（Idiosyncratic Volatility） 因子模型认为个股收益同时受到共同因子和特异因子影响，前者作用于每一支个股，后者则是个股独有的因素，且两者不相关。...通过做空偏度大的股票，做多偏度小的股票，能获得显著超额收益。 总偏度的计算公式如下： ? 3.9....上述 VaR 定义的含义是，在置信水平为 0.05 的情况下，未来一段时间内，资产或组合的最大损失，故VaR用于度量资产或组合的潜在损失（尾部风险）。 3.12....价格时滞（Price Delay） 价格时滞，顾名思义，衡量股票价格对市场信息的反应快慢。...如果价格时滞较大，表明股票价格对市场信息的反应存在滞后，过去的市场收益能显著解释当前股票收益；相反，如果股票价格时滞较低，那么股票收益和市场收益变动同步性较高。
通过使用提供的股票市场和金融新闻获取数据，结合Python中的相关库，如Pandas、langchain等，实现对股票新闻的情感分析。...在本文中，我们将使用由提供的股票市场和金融新闻API。在我看来，该API在质量和价格之间达到了很好的平衡。该API提供了一个从金融新闻中提取见解的端点，便于进行市场情绪分析。...二、导入包 首先，我们需要在Python环境中导入所需的包。在本文中，我们将使用三个主要的包：Pandas用于处理数据帧，用于提取数据，langchain用于构建大语言模型。...现在我们已经将所有所需的包导入到Python环境中，可以进行下一步，即激活API密钥。 三、API密钥激活 为了使用API的功能，必须注册API密钥。...表示要获取新闻的股票代码。 t：字符串类型。如果未设置参数s，则此参数为必填项。表示获取特定主题新闻的标签。可以 api_token：字符串类型。必填项。访问API的令牌，注册后可获得。
本场Chat推荐一款Python内置的轻型数据库——SQLite3，它本身是用C写的，不但体积小巧，而且处理速度快，非常适合用于Python金融量化分析爱好者在本地实现数据管理。...当我们仅仅是用于本地的数据管理，无需多用户访问，数据容量小于2T，无需海量数据处理，关键是要求移植方便、使用简单、处理迅速的话，SQLite确实是个很不错的选择。...专题简介 本场Chat以股票交易数据为例具体介绍如下内容： 概述SQLite的发展和特点 Python操作SQLite的API介绍 Pandas操作SQLite的API介绍 建立SQLite股票行情数据库...基于SQLite股票行情数据分析 本场Chat 适用于具备Python 基础能力的同学，从中可以掌握在Python下通过SQLite实现大数据分析的技巧。...于是基于SQLite股票行情数据分析可以这样做。 比如查询'20190128'这天交易日收盘价在9到10元，涨幅超过5%的股票。
WebSocket 的常见应用场景WebSocket 主要用于需要实时数据流的应用，例如： 在线游戏：undefinedWebSocket 在多人在线游戏（如 MMORPG 和实时策略游戏）中起着关键作用...体育赛事实时更新：undefinedWebSocket 可用于向用户推送实时比分、球员数据和比赛事件。例如，用户可以在应用或网站上实时获取比赛最新进展，而无需刷新页面。...例如，在股票交易系统中，几秒钟的延迟可能会影响投资决策，因此 WebSocket 能确保用户能及时收到市场信息。...金融交易平台：undefined在股票或外汇交易平台中，市场数据变化可能发生在毫秒级别。...详细示例：实时股票行情与交易应用业务场景构建一个在线股票交易平台，用户可以实时查看股票报价，并即时执行交易。 WebSocket 的优势实时数据传输：用户无需刷新页面即可查看最新的股票价格。
它不仅依赖于历史数据和实时市场信息，还通过复杂的算法和统计分析方法，自动生成交易信号并执行交易指令。...Python是量化交易中的主流语言，得益于其丰富的金融库和数据处理能力。以下是一个简单的量化交易技术实现方案，包括数据获取、策略开发和回测等步骤。 1. 数据获取 数据获取是量化交易的第一步。...投资者可以通过金融数据提供商的API或下载历史数据文件来获取市场数据。...以下是一个使用Python获取市场数据的示例代码： import yfinance as yf import pandas as pd # 下载股票数据 symbol = 'AAPL' # 选择股票代码...start='2020-01-01', end='2023-01-01') # 查看数据的前几行 print(data.head()) 在这个例子中，我们使用yfinance库下载了苹果公司（AAPL）的股票数据
然后在控制台，进入项目根目录即WebStockPredict(包含有manage.py的目录)，输入如下面命令，启动Web应用： python manage.py runserver 此时在浏览器中输入...：http://http://127.0.0.1:8000/stock_predict/home/即可访问应用，通过下拉框选择查看某个公司过去20天的历史股票数据和未来10天的预测数据。...数据 本项目为了演示方便，只使用了10个公司的股票数据来进行模型训练，实际上可以依据个人需求，训练成百上千个公司的数据。注：这个项目只是用来演示，并不保证预测的真实性，请勿用于真实炒股....获取国内上市公司历史股票数据来源于网易的API：'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html'，详细使用请参考数据接口-免费版（股票数据API）。...csv格式方便用pandas读取，输入到LSTM神经网络模型， 用于训练模型以及预测股票数据。 股票指标数据 我们的Web app，还给出了每个公司的股票评价指标。
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