Beking0912 / python-toshare-practice
⭐️ 课程项目_基于toshare的机器量化分析（含数据采集+预处理与建模+模拟交易与回测+可视化）
☆12Updated 5 years ago
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- 使用爬虫获取财经网站的评论、文章；通过tushare库获取股票价格数据；通过jieba库对文本进行词频分析☆90Updated 6 years ago
- 基金估值表，深度分析☆30Updated 4 years ago
- Python技术分析与量化交易学习笔记☆13Updated 4 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☆31Updated 4 years ago
- python量化分析股票的投资组合☆18Updated 7 years ago
- 基于机器学习的股票投资算法，使用到了Auto-ARIMA、LSTM、SVM、Prophet、朴素贝叶斯、移动平均算法等多个算法，从信息收集、算法分析、回测等多个方面进行分析，从消息面、基本面、技术面三种分析方法进行分析。☆95Updated 4 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。☆17Updated 7 years ago
- Used for study of company. 用于公司研究, 包括公司财报分析, 公司估值等, 使用了python的编译器ply的lexer,yacc来处理非结构化数据,采用神经网络来预测市场趋势.☆13Updated 2 years ago
- 萝卜投研A股上市公司研报☆25Updated 5 years ago
- 爬取东方财富股吧沪深股票文章、评论及发言用户信息☆49Updated 6 years ago
- 通过wind提取财务数据并进行财务分析☆25Updated 3 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。☆66Updated 3 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☆39Updated 6 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。☆52Updated 6 years ago
- 股票量化系统：1、采集保存数据；2、分析数据；3、可视化；4、深度学习☆52Updated 2 years ago
- 根据股票帐号，自动下载www.cninfo.com.上对应的企业年报（pdf格式），然后将这些pdf格式的文件转换为txt文件，然后从中提取出有用的信息，进行数据分析和图标展示☆53Updated 8 years ago
- 使用机器学习进行股票预测并指导短线(预测未来3日股价)交易。☆75Updated 3 years ago
- 这是一个python股票数据收集和分析系统，我们使用tushare开源接口，定时的是爬取数据保存到数据库中，然后我们拿数据库中的数据用来分析策略。 http://a.carlcc.com☆72Updated 2 years ago
- 一个简单的量化研究框架，具备基本的数据获取、因子分析、机器学习、回测及结果分析功能☆44Updated 2 years ago
- 基于LSTM的股票价格预测☆62Updated 6 years ago
- 本项目致力于开发各种金融数据处理小工具，以实现基本面分析并提供投资建议☆42Updated 6 years ago
- 歪枣网提供股票数据接口，股票数据采集，基金数据接口，股票level2行情接口，Lv2数据，实时行情接口，股票行情数据，股票量化数据，股票交易数据，k线行情数据，股票概念数据，K线、TICK、L2逐笔成交港股美股CTP金融高频行情历史数据等数据服务。☆13Updated this week
- 根据东财股吧爬虫数据进行自然语言分析，展示股市热度☆112Updated 5 years ago
- 金融财经类新闻文本主题事件提取☆52Updated 2 years ago
- 本次课程掌握量化投资的核心理念，带我们安装Python开源量化研究工具，熟悉基础语法、数据处理、交易策略等，基本面因子与多因子组合分析、技术分析CTA策略、引擎回测交易策略、实时模拟执行选股与择时策略等等不在话下。☆17Updated 5 years ago
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- 股票历史数据采集，存储到csv,MySQL，画K线图和成交量图，根据策略预测涨跌，选股☆58Updated 6 years ago
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