文 | 标点符 Prophet是Facebook开源的预测工具，相比ARIMA模型，Prophet真的是非常的简单。只要读入两列数据即可完成预测。且在某些环境下预测的准确性不输ARIMA。Prophet提供了R语言版本和Python版本，这里主要讲解的是Python版本。更多信息可产看官方链接。Prophet的安装fbprophet为Prophet在Python环境下的包，想
Python股票数据分析最近在学习基于python的股票数据分析，其中主要用到了tushare和seaborn。tushare是一款财经类数据接口包，国内的股票数据还是比较全的官网地址：http://tushare.waditu.com/index.html#id5。seaborn则是一款绘图库，通过seaborn可以轻松地画出简洁漂亮的图表，而且库本身具有一定的统计功能。 导入的模块:impo
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2021-07-26 16:01:00
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我曾经在图书馆里看到一本书，在那本书里作者提出了一种股票预测算法，即历史与
原创
2023-01-16 08:19:11
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1.数据源 SH600519.csv 是用 tushare 模块下载的 SH600519 贵州茅台的日 k 线数据，本次例子中只用它的 C 列数据(如图 1.2.26 所示)： 用连续 60 天的开盘价，预测第 61 天的开盘价。这个 excel 表格是使用源码 p37_tushare.py(如图
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2020-08-27 10:27:00
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1.本文是一篇LSTM处理时间序列的案例我们先来看看数据集，这里包含了一只股票的开盘价，最高价，最低价，收盘价，交易量的信息。本文基于LSTM对收盘价（close）进行预测2. 单维对单步的预测我们这是用前n天的数据预测第n+1天的数据。 单维单步的蛤含义如下图，利用2天的数据预测第三天的数据。 trainX的形状为（5,2），trainY的形状为（5,1）3.导入所需要的数据#关于lstm对时间
前言： 学了差不多10多天的入门机器学习，突然发现学好数学是多么的重要，以前上学时还觉得数学只要学会加减乘除就可以了，什么导数，回归方程都没什么用，这段时间真后悔死，看了好多模型原理推导，有好多的数学符号都不认识了，全部还给了老师，改天还得回家找下以前初中高中的数学书看看才行。感觉我一文科生学这些东西真的非常吃力，说不定哪天我秃头了就真的变强了，哈哈哈！n年后秃头的自己看到今天写的这篇文章会是什么
ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种广泛使用的时间序列分析方法，它可以用于对未来的数据进行预测。
下载、安装quantmod 、fBasics程序包。在线下载新浪股份近三年的交易数据 1）查看它的维数及前、后各三个观测 2）计算股票收盘价的对数收益率 3）画出其密度函数图，在密度函数图上增加一条均值、方差相同的正态分布曲线（虚线） 4）获得股票收益数据的基本统计量，加以说明。 5）检验股票收益率的正态性install.packages("quantmod")调用 quantmod 软件包 在导
原文参考：http://tecdat.cn/?p=4516线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。在之前的教程中，我们使用普通最小二乘法（OLS）计算了公司的beta与相对索引的比较。现在，我们将使用线性回归来估计股票价格。线性回归是一种用于模拟因变量（y）和自变量（x）之间关系的方法。通过简单的线性回归，只有一个自变量x。可能有许多独立变量属于多元线性回归的范畴。在这种情况...
原创
2021-05-12 14:41:00
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线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。在之前的教程中，我们使用普通最小二乘法（OLS）计算了公司的beta与相对索引的比较。现在，我们将使用线性回归来估计股票价格。线性回归是一种用于模拟因变量（y）和自变量（x）之间关系的方法。通过简单的线性回归，只有一个自变量x。可能有许多独立变量属于多元线性回归的范畴。在这种情况下，我们只有一个自变量即日期。对于第一个日期上升到日期向量长度的整数，该日
原创
2021-05-20 09:32:48
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线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。在之前的教程中，我们使用普通最小二乘法（OLS）计算了公司的beta与相对索引的比较。现在，我们将使用线性回归来估计股票价格。线性回归是一种用于模拟因变量（y）和自变量（x）之间关系的方法。通过简单的线性回归，只有一个自变量x。可能有许多独立变量属于多元线性回归的范畴。在这种情况下，我们只有一个自变量即日期。对于第一个日期上升到日期向量长度的整数，该日
原创
2021-05-20 09:44:03
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题目编写一个 StockSpanner 类，它收集某些股票的每日报价，并返回该股票当日价格的跨度。今天股票价格的跨度被定义为股票价格小于或等于今天价格的最大连续日数（从今天开始往回数，包括今天）。例如，如果未来7天股票的价格是 [100, 80, 60, 70, 60, 75, 85]，那么股票跨度将是 [1, 1, 1, 2, 1, 4, 6]。示例：输入：["StockSpanner","ne
原创
2022-10-21 14:12:24
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# 如何使用Python查询股票价格
## 一、整体流程
在教会小白如何使用Python查询股票价格之前，我们首先需要明确整个流程。下面是一个简单的表格展示了这个流程：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | --------------------------- |
| 1 | 安装相关库 |
| 2
# 如何使用神经网络预测股票价格
## 1. 简介
神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的数学模型，可以用来处理复杂的非线性问题。在股票市场中，神经网络可以帮助我们预测股票价格的走势，提供决策支持。
## 2. 流程
下面是使用神经网络预测股票价格的一般流程，我们将按照下表中的步骤逐步讲解。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集和准备 |
| 2 | 数据
原创
2023-07-19 19:19:13
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线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。在之前的教程中，我们使用普通最小二乘法（OLS）计算了公司的beta与相对索引的比较。现在，我们将使用线性回归来估计股票价格。线性回归是一种用于模拟因变量（y）和自变量（x）之间关系的方法。通过简单的线性回归，只有一个自变量x。可能有许多独立变量属于多元线性回归的范畴。在这种情况下...
原创
2021-05-12 14:42:29
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自古以来，黄金一直作为货币而存在，就是在今天，黄金也具有非常高的储藏价值，那么有没有可能预测出黄金价格的变化趋势呢？答案是肯定的，让我们使用机器学习中的回归算法来预测世界上贵重金属之一,黄金的价格吧。我们将建立一个机器学习线性回归模型，它将从黄金ETF (GLD)的历史价格中获取信息，并返回黄金ETF价格在第二天的预测值。GLD 是最大的以黄金进行直接投资的ETF交易基金。（详见：htt
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 由于训练数据存在相差较大的，因此使用min/max尺度变换对训练数据进行归一化
# 注意只对训练数据进行归一化，为了防止有些信息从训练数据泄露到的测试数据
from sklearn.p
Crossin的编程教室 2020-02-12以下文章来源于Python数据之道 ，作者李洁Python数据之道点击领取《Python知识手册》高清电子版，回复数字 “600” 获取。「Python数据之道」秉承“让数据更有价值”的理念，聚焦于 Python 数据分析、数据可视化、AI、机器学习、深度学习等领域。作者 | Vincent Tatan 译者 | 李洁编辑 | Lemonbit出品 |
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2021-03-26 11:04:30
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用Python快速分析、可视化和预测股票价格1 前言某天，我的一个朋友告诉我说，实现经济自由的关键是股票投资。虽然这是市场繁荣时期的真理，但如今业余交易股票仍然是一个有吸引力的选择。由于在线交易平台的便利性，涌现了许多自主价值投资者或家庭主妇交易员。甚至还有一些成功的故事和广告吹嘘有“快速致富计划”学习如何投资回报率高达 40% 甚至更高的股票。投资已成为当今职场人士的福音。现在的问题是：哪些股票
原创
2021-01-21 15:32:30
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望，射天狼。作者 |Vincent Tatan...
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2023-04-25 13:57:36
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