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與情预测股票
☆12Updated 5 years ago
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- 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
- 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
- 预测股票☆20Updated 8 years ago
- 采用RNN、LSTM、BP模型对股票数据进行预测☆15Updated 3 years ago
- 基于一个马尔可夫链的股票预测模型☆14Updated 4 years ago
- 从巨潮资讯网爬取公司的基本面信息,包括股票基本信息、十大流通股东、历史分红、主要指标、财务报表☆18Updated 5 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
- 基于sklearn模型的机器学习股票预测☆11Updated 6 months ago
- 全球AI挑战赛之虚拟股票预测☆15Updated 7 years ago
- LSTM长短期记忆模型预测股票涨跌☆15Updated 5 years ago
- 网络爬虫 主要抓取的是股票数据,外汇数据,股票背景资料,股票及时新闻☆12Updated 6 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
- 基于A股市场建立机构持有网络,运用SNA算法计算出最具有投资价值的股票☆11Updated 5 years ago
- Tensorflow实例:利用LSTM预测股票☆31Updated 6 years ago
- 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☆62Updated 7 years ago
- cnn,随机森林,四种股票走势图分类☆13Updated 6 years ago
- 项目主要参考东方财富网爬取了淘股吧的发贴信息,研究内容分为论坛中人们的行为分布和股市涨跌的延迟相关性。 嗯嗯嗯……呃呃呃 第一次写代码,终日受代码摧残,深深体会到了一个人的孤单与无奈,一边百度一边写,很感谢百度提供的思路与代码分享,之后还用CNN进行股票预测,虽然效果还差…☆16Updated 6 years ago
- 可以推荐股票的机器人,可语音查询股票财务数据和世界宏观经济数据。还可回答为什么等之类的逻辑问题☆14Updated 6 years ago
- 基于机器学习算法的A股股票走势预测☆29Updated 5 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
- 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
- DBN股票预测的,改的程序,加了训练方法和tensorboard可视化等☆26Updated 11 months 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
- 深度学习-贵州茅台股票预测 PCA、FA、RNN、LSTM、GRU☆28Updated 3 years ago
- 一个用于爬股票历史数据,并根据历史数据分析挖掘并对未来数据进行预测的项目☆17Updated 7 years ago
- 🐮首创性地运用Transformer+XDEEPFM预测中国A股单只股票每天的涨跌幅!☆15Updated 4 years ago
- 一个股票数据(沪深)爬虫和选股策略测试框架。根据选定的日期范围抓19、取所有沪深两市股票的行情数据。支持使用表达式定义选股策略。支持多线程处理。 保存数据到JSON文件、CSV文件☆17Updated 6 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
- 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