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基于PyQt的股票数据分析
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Alternatives and similar repositories for -PyQt5-
Users that are interested in -PyQt5- are comparing it to the libraries listed below
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- Python编写的股票行情分析软件，数据来源网易及TuShare，界面采用Pyqt，所有界面采用扁平化可拉伸设计☆18Updated 7 years ago
- 股票相关知识学习，用Python来研究一下股票投资，大致会包括股票数据的爬取、技术指标分析、量化交易到神经网络（深度学习）☆14Updated 5 years ago
- 这个是金融数据分析的功能库，专门为股票历史行情回测、量化分析编写。☆19Updated 7 years ago
- 爬取同花顺的股票（A股）信息☆9Updated 3 years ago
- Elasticsearch + Kibana + Tushare DIY股票分析工具☆11Updated 6 years ago
- 用tushare获取股票历史行情，以及实时行情，并用matplotlib嵌入pyqt5中，达到数据可视化，可操作的目的☆54Updated 8 years ago
- 使用python爬取雪球网站上的股票数据：股票代码、基础数据、财务数据、日线数据、除权信息等等，存储到本地mysql数据库，方便数据分析。☆54Updated 6 years ago
- 利用Tushare接口的原始数据，搭建股票分析模型☆10Updated 5 years ago
- 基于一个马尔可夫链的股票预测模型☆14Updated 4 years ago
- 机器学习(股票)，基于机器学习算法支持向量机SVM的交易策略☆40Updated 7 years ago
- Python编写的股票行情分析软件，数据来源网易及TuShare，界面采用Pyqt，所有界面采用扁平化可拉伸设计☆83Updated 7 years ago
- 股票量化分析交易平台☆18Updated 7 years ago
- 股票技术指标☆27Updated 6 years ago
- 自建的模拟服务器：主要用于后台运行股票预测模型，目前主要实现当客户端发送请求时将股票模型运行的结果返回给APP端（即预测第二天股票的开高低收的涨跌趋势并返回给客户端和自动判断股票买卖时机的功能）☆9Updated 7 years ago
- pyqt5股票K线识别☆13Updated 4 years ago
- 全球AI挑战赛之虚拟股票预测☆15Updated 7 years ago
- 获取股票历史数据，并实现快速绘图。计算买入和卖出过程中的收益，并标记出涨跌转折点。最后，使用机器学习方法对数据进行建模，并给出股票未来走势的预测结果。☆17Updated 5 years ago
- Tensorflow实例：利用LSTM预测股票☆31Updated 6 years ago
- 百度搜索指数 对标 股票数据，分析相关性，后面研究 搜索数量、热度 与 股票价值、涨跌预测的 数学模型☆17Updated 4 years ago
- cnn，随机森林，四种股票走势图分类☆13Updated 6 years ago
- 借助钉钉机器人发送股票买入卖出 提醒信息☆17Updated 3 years ago
- 一个简单的股票预测算法，利用过去5天的涨幅，以及十余项市值因子和财务因子进行训练学习。训练数据被放在本地的mysql数据库中。☆27Updated 7 years ago
- 将A股所有股票的日K线的数据写入本地mysql数据库，收集从某个时间段以来的股票财报数据，包括营收、市值、股本等数据。☆15Updated 7 years ago
- python爬取股市数据，并对各个行业股票行情、财务 数据进行重构分析☆11Updated 5 years ago
- 一个从网络上下载上市公司财务报表进行财务分析的python系统☆33Updated 4 years ago
- 集合竞价选股(股票)，基于收盘价与前收盘价的选股策略☆24Updated 7 years ago
- 行业轮动(股票)，基于沪深300的行业指数的行业轮动策略☆15Updated 7 years ago
- 综合使用tushare 和 BaoStock, 将关注的股票数据保存到本地, 定时更新, 以便后续进行量化分析.☆29Updated 5 years ago
- 对于一个板块内的股票使用Kmeans聚类剔除垃圾股，利用遗传算法分析上市公司的财务指标，从基本面的角度得出合理的股票选择模型，帮助投资者在某个板块内确定出选择高收益股票的标准，策略样本外回测计效见backtest.png文件。☆70Updated 4 years ago
- 针对沪深300指数的历史交易数据，通过机器学习的方法，预测股票的价格（涨跌概率），并借此来形成相应的交易策略。☆29Updated 6 years ago