互联网时代，金融行业的海量的数据不再依靠人工来分析，统计，越来越多的数据处理工作被大数据，AI，机器学习取代，出现了量化交易、程序化交易、量化投资。散户面对海量的数据，掌握的信息往往是沧海一粟，难以在数据的海洋中快速发现机会。本文介绍利用Python和免费的Tushare金融大数据对A股的信息进行筛选，快速准确地找到符合自己理想的。1. Tushare简介Tushare是一个免费、开源的p
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2023-10-08 13:02:26
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一、说明本例实现了股票筛选功能。 前一半是过滤出市盈率在0-30倍之间，且今日换手率>1%，涨幅超2%的股票。 后一半统计今日涨停和接近涨停的股票。二、程序#! usr/bin/python #coding=utf-8import pandas as pdimport tushare as tse = ts.get_today_all()code = e[u'code']name = e[u
原创
2022-09-16 13:40:48
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# 项目方案：Python如何筛选涨停股票
## 1. 简介
本项目旨在利用Python编程语言和相关的数据分析工具，实现对股票市场中涨停股票的筛选和分析功能。通过对股票市场中的涨停股票进行筛选和分析，可以帮助投资者更好地了解市场趋势和选取潜在的投资机会。
## 2. 项目目标
本项目的主要目标是开发一个能够实时筛选和分析涨停股票的Python程序，并提供直观的图表展示和数据分析功能。具体目标
原创
2023-09-18 06:16:30
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股票分析主要回答两个问题：(1)如何从股票池中选出符合自己认为有价值的股票？(2)选出合适的股票后如何构建投资组合并动态调整？财经数据获取对于金融分析来说，获取数据是第一步。Python的一个强大功能之一就是数据获取(爬虫)。但是对于没时间学爬虫程序的小白来说，python丰富的开源包为我们节省了不少时间精力，只要会用前人的车轮，就可以造就自己的车。Python提供金融股票数据的包，国外
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2023-10-08 23:12:44
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写在前面： 1. 本文中提到的“股票策略校验工具”的具体使用操作请查看该博文； 2. 文中知识内容来自书籍《同花顺炒股软件从入门到精通》 3. 本系列文章是用来学习技法，文中所得内容都仅仅只是作为演示功能使用目录解说策略代码结果 解说 所谓“五阳上阵”指的是底部连续出现的5条小阳线，5条小阳线在低位出现时，表明底部做多的力量较强，连续
# 如何用Python筛选底部股票代码
## 1. 整个流程
```mermaid
journey
title 整个流程
section 开始
开发者准备数据
section 中间步骤
小白学习筛选底部股票代码
section 结束
小白成功筛选底部股票代码
```
## 2. 每一步的操作及代码
### 步骤
原创
2024-04-05 06:41:11
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标题：Python按股票代码筛选最值
## 引言
在金融领域的数据处理中，经常需要根据股票代码筛选最值，例如找到一只股票在某段时间内的最高价或最低价。本文将介绍如何使用Python实现按股票代码筛选最值的功能。
## 整体流程
下面是按股票代码筛选最值的整体流程，可以用表格展示如下：
| 步骤 | 描述 |
| -----
原创
2023-12-29 08:58:27
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# Python建立一个股票筛选模型
股票筛选是投资者在股票市场中选择合适的投资标的的过程。随着信息技术的快速发展，利用计算机编程语言进行股票筛选已经成为了一种常见的方法。本文将介绍如何使用Python建立一个简单的股票筛选模型，并通过代码示例进行说明。
## 理解股票筛选
股票筛选是通过一系列设定的条件，从海量的股票数据中筛选出满足条件的股票。常见的股票筛选条件包括市盈率、净利润增长率、股
原创
2023-09-04 15:33:59
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# Python 利用随机森林进行特征筛选
## 引言
在机器学习中，特征选择是一个关键步骤，它能够显著提高模型的性能并减少计算复杂度。随机森林（Random Forest）是一种基于树的集成学习方法，因其优越的性能和对特征重要性评估的能力而受到广泛应用。本文将介绍如何使用Python和随机森林进行特征筛选，并通过示例代码深入讲解。
## 随机森林简介
随机森林是由多棵决策树组成的算法，通
原创
2024-08-09 12:21:44
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在本篇博文中，我们将探讨如何在Python中利用Lasso回归来筛选变量。这一过程涉及数据预处理、模型构建、超参数调优等步骤。通过Lasso回归，我们可以选择出对目标变量影响最大的特征，帮助我们简化模型，避免过拟合，从而提升预测能力。下面，我们将详细记录整个过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展。
## 环境准备
为了在Python中应用Lasso回归，我们需要
# 项目方案：使用Python筛选CSV文件中的股票最高点
## 引言
股票市场动态复杂，数据分析成为投资决策的重要依据。通过分析历史数据，可以帮助投资者了解股票的价格波动，找到适合的买入时机。本项目旨在使用Python对CSV文件中的股票数据进行处理，筛选出各股票的最高交易点。本文将涵盖项目需求分析、系统设计、代码实现及总结。
## 项目需求分析
### 目标
1. **读取CSV文件
前言：听说你想要变富？那就沉住气慢慢来吧，没听过这句名言么：“穷人总是不想慢慢的变富”。都想着一夜暴富，中个彩票啥的，可哪有那么幸运呢？总不能像我一样中了78万的彩票，然后自己偷偷的花吧。 正文本文就是利用python对某一财经网站的基金进行了爬取，爬取了5000+个基金所持有的股票，并进行了处理。 ...
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2021-08-25 10:27:00
390阅读
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# 1. post 请求 url
req_url = ‘https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false’
# 2.请求头 headers
headers = {
‘Accept’: ‘application/json,text/javascript,/;q=0.01’,
‘Con
我们经常在电视上看到趋势图，今天跟大家分享怎么用Python绘制这种图。
1 安装包
首先要在cmd中安装绘图需要的matplotlib包，输入如下语句即可安装。 pip install matplotlib
2 读取数据文件
接着设置文件的存放目录，读取数据。import os
import pandas as pd
os.chdir
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2023-06-20 19:46:19
213阅读
A部分： 数据预处理（占80%工作量）class yuchuli():
def __init__(self, *args):
<blabla> # 引入函数需要的参数
def shanchu(self):
# 数据读取部分：
try:
df = pd.read_csv('path
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2024-07-06 22:04:24
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基本面数据因子(特征)如此之多，那么如何去
原创
2023-07-12 21:29:47
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目录1.学习目标2.图像特征理解2.1图像特征2.2颜色特征2.3纹理特征2.4形状特征2.5空间关系特征3.形状特征描述3.1HOG特征提取3.2HOG实现过程 3.3角点概念 3.4Harris角点检测 3.5Harris实现过程 3.6SIFT算法 3.7SIFT实现过程 4.LBP纹理特征 4.1LBP介绍 4
历史股价分析-python今天，我们来讲解一个利用numpy 进行历史股价分析的实例 这里用到了一个data.csv的文件，分别有成交日期，开市价，成交最高值，成交最低值，收市价下面，我们就来对这个股票信息文件进行统计 首先我们先读取数据###利用NumPy进行历史股价分析
import sys
#读入文件
c,v=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', use
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2023-07-03 03:31:03
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随着科技的发展，数据分析在越来越多的行业中得到广泛的应用。其中，金融便是应用广泛的行业之一。那么，想要学习用 Python 做金融数据分析该从何入手？今天就来介绍一个很好用的财经数据包：TuShare一、关于TuShareTushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的
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2023-08-21 20:30:38
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总述以前有这种想法，自从平时下班后自学python 开始，这种想法就越演越烈。其实笔者炒股也只有一年时间，炒股经验远远不足，但想着平时私下时间拿来做点啥事，因此也是这篇文章的由来。1. 炒股的策略对于股票的研究，一直想再专门写个专辑论述《炒股论》。特别是这两年量化投资盛行，基本都是在python语言基础上进行的策略回归。总体来说，常规的股票研究分两种1） 技术参数回归把K线历史数据，MACD指标，
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2023-09-13 22:29:29
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