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利用大数据与人工智能分析预测金融市场
☆69Updated 2 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☆95Updated 7 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。☆73Updated 4 years ago
- 爬取东方财富的宏观研究的研报,基于LSTM进行情感分析,分类为正向、负向和中性三类☆117Updated 3 years ago
- 基于分布式爬虫,采集互联网公开来源的金融类新闻和文档类文本; 基于文本挖掘技术,进行无监督/半监督学习的数据ETL与特征工程; 基于金融数据挖掘技术,进行宏观经济分析,基本面分析与行业分析☆109Updated 7 years ago
- 基于情感字典和机器学习的股市舆情情感分类可视化☆336Updated 6 years ago
- 根据东财股吧爬虫数据进行自然语言分析,展示股市热度☆123Updated 6 years ago
- 基于Django框架的Tushare股票数据可视化平台☆122Updated 2 years ago
- 金融新闻数据挖掘分析☆352Updated 7 years ago
- 基于LSTM的股票数据分析,数据来源于Tushare☆223Updated 6 years ago
- 金融大数据量化分析☆268Updated last year
- 基于LSTM的股票价格预测☆66Updated 7 years ago
- 基于BP神经网络的高频金融时间序列分析 (毕设)☆48Updated 6 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☆51Updated 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。☆102Updated 5 years ago
- 这是一个基于LSTM-RNN算法的线上金融股票价格走势预测的小项目,使用tensorflow框架实现。☆46Updated 7 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☆44Updated 6 years ago
- 金融财经类新闻文本主题事件提取☆54Updated 2 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☆77Updated 2 years ago
- 2019泰迪杯B题,利用Adaboost模型对A股市场进行预测☆51Updated 6 years ago
- 金融时间序列(预测分析 / 相似度 / 数据处理)☆258Updated last year
- 股票数据分析web平台☆24Updated 2 years ago
- 股票数据爬虫+分析+可视化框架☆197Updated 2 years ago
- 量化交易股票预测系统☆39Updated 7 years ago
- 利用情感语义分析和张量数据结构预测股价☆49Updated 8 years ago
- 基于Scrapy-redis的分布式股票爬虫系统实现及HTM网络股票预测☆51Updated 7 years ago
- 股票趋势预测☆33Updated 6 years ago
- 项目介绍: 智能交互金融智能聊天。具体实现用户在所有关于股票话题的智能问答。其中难点是问题 分类、数据预处理、参数提取。 ☆个人工作: 实现金融智能聊天,实现所有股票问题的精确回答。通过提取通用特征将5亿+条训练语料缩减为10w条,语料内存占用量从10G减少到2M,并将…☆68Updated 6 years ago
- 算法根据单个板块或单只股票的历史数据判断板块指数或个股次日收盘价信息,得到相应的调仓对策。可回归(预测具体价格)可分类(预测涨跌)。 长短期记忆模型(LSTM)是循环神经网络(RNN)的一种,每个输入样本都是一个序列(如某板块20天的四价一量)用这个序列预 测结果。它认为某些…☆63Updated 5 years ago
- 利用python来分析一些财务报表数据☆228Updated 7 years ago
- 房价预测完整项目:1.爬取链家网数据 2.处理后,用sklearn中几个逻辑回归机器学习模型和keras神经网络搭建模型预测房价 最终结果神经网络效果更好,R^2值0.75左右☆244Updated 6 years ago