前言前段时间，小编参加了某个数据挖掘的挑战赛，现在比赛已经过了，所以小编准备分享一下所用到的代码，知识。题目题目就如上图，有两问题，第一问是让我们根据所给数据找出影响高送转的因子（这些名词题目有给解释，小编也会给大家），第二问根据所给的前七年的数据，预测第八年那些股票会发生高送转。第一问大家都很好理解，给了七年股票的因子数据，有基础数据，年数据，日数据，其中日数据有 3G，根据所给数据，从中找出影
原创
2021-01-02 13:52:13
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免费、开源的股票爬虫Python库：Easyquotation我们在此前的文章中，向大家分享了如何用Python爬虫，从新浪财经获取实时的股票数据：（文章链接）。本期文章，我们将介绍一个股票数据爬虫的进阶工具：一个叫做Easyquotation的Python三方库，这个py三方库内置了爬取多个不同的股票数据源的功能，数据源包括：新浪财经：全部A股实时行情（snapshot
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2023-07-02 16:04:01
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分类 ，这是有很多非常成熟的算法，非常直观，按照一个分类属性，把样本分为不同的类别。聚类 ，聚类与分类的差别在于，分类分析有一个分类属性作为输出，比如“好”、“坏”之类，但聚类没有。聚类分析探索各个样本间的内在关系，并按一定标准把它们“聚”在一块。按照有没有相应的输出分类属性，一个术语是，分类是有指导的学习，而聚类是无指导的学习；关联分析，就是著名的购物篮分析，例子就是沃尔玛的啤酒和尿布，探索数据
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
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2023-08-09 15:02:02
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1.C4.5（决策树算法的一种，继承ID3优点）2.K-means（最经典的基于划分的聚类方法）3.SVM（Support Vector Machine）支持向量机4.Apriori（关联规则算法）5.EM（Expectation Maximization Algorithm，最大期望算法，一种迭代算法）用于含有隐变量（latent variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计
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2024-01-11 22:05:09
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在本篇博文中，将系统性地探讨如何构建一个股票涨跌预测模型，并介绍相关的数据挖掘过程。通过详细分析不同阶段的技术环节和结构，旨在为此类模型的实现提供清晰的思路与方法。
首先，构建该模型的背景十分重要。在行情预测的场景中，信息技术与金融市场的结合日益紧密。数据挖掘为分析市场趋势提供了重要的工具，利用历史数据预测未来走势，有助于投资决策。为了更好地理解这一背景，可以参考以下的四象限图，展示了技术实现与
本文代码均已在 MATLAB R2019b 测试通过，如有错误，欢迎指正。 文章目录（一）前言（二）问题描述（三）MATLAB实现数据预处理和关联规则挖掘 （一）前言（由于时间紧迫，就把本来打算写的决策树给鸽了）我选择的内容是关联规则挖掘，这个之前在实验六是做过的，但是当时我并没有写数据预处理的部分，而是直接用的已经整理好的整型数据，同时有一个缺点是数据量不够大。所以在这次综合实验部分，我继续改进
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2023-12-13 16:55:27
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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
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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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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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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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文章目录一、计算布林带三、构建策略，计算持仓头寸序列和买卖信号序列四、计算策略收益五、绘制交易信号 布林带（BOLL）指标是美国股市分析家约翰·布林根据统计学中的标准差原理设计出来的一种非常简单实用的技术分析指标。一般而言，股价的运动总是围绕某一价值中枢（如均线、成本线等）在一定的范围内变动，布林线指标正是在上述条件的基础上，引进了“股价通道”的概念，其认为股价通道的宽窄随着股价波动幅度的大小而变
pandas_datareader.data 这个库提供了网络对股票数据的查询，使用方式为web.DataReader(股票代码，数据来源，开始时间，结束时间) 该函数返回的是一个dataframe类型的数据，可使用相关库对其进行基础的数据分析#导入相关库
! pip install pandas
! pip install pandas_datareader
import pandas_data
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2023-06-29 14:10:24
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import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.patches as patches
from CAL.P
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2023-06-29 09:11:40
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文章目录写在前面一、准备工作1.功能描述2.候选数据网站的选择3.程序的结构设计4.本篇选取的数据网站(1)网站链接(2)网站内容二、数据网站分析1.股票列表的分析2.个股信息的分析三、编程过程1.使用到的库2.获取页面(编写getHTMLText()函数)3.获取股票的信息列表(编写getStockList()函数)4.获取个股信息(编写getStockInfo()函数)四、完整代码引用源自
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2023-09-01 18:36:21
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本文主要讲解用Python分析股价，通过对数据进行基础分析，结合运用matplotlib绘图库进行可视化，并用机器学习方法 — 蒙特卡洛模拟预测未来一年股价走势。安装我们需要安装numpy、pandas、matplotlib、scipy等Python数据科学工具包。#：宽客邦，“源码”获取下载本文完整源码
import numpy as np
import pandas
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2023-08-28 08:54:14
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假设你有一个数组，它的第i个元素是一支给定的股票在第i天的价格。设计一个算法来找到最大的利润。 I:如果你最多只允许完成一次交易。 II:你可以完成尽可能多的交易(多次买卖股票)。 III:你最多可以完成两笔交易。买卖股票的最佳时期I(I)简单粗暴的思路：双指针遍历所有情况，选择最大利润。时间复杂度O(n2) 代码如下：class Solution:
"""
@param p
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2023-10-03 16:44:36
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Hello 大家好，我是一名新来的金融领域打工人，日常分享一些python知识，都是自己在学习生活中遇到的一些问题，分享给大家，希望对大家有一定的帮助！这篇文章想要给大家重点介绍一下matplotlib的面向对象绘图方法的使用，我们还是使用万得全A收盘价的数据，这份数据在前面的绘制子图等文章中也有用到，有兴趣的同学也可以看这篇文章哦。python金融分析小知识(14)——matplotlib多子图
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2023-09-17 07:12:13
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GitHub 里老早之前就 Star 了 felixglow/Stock 这个项目，原作者 felixglow。昨天晚上又想起这个来，于是今儿早上就拿出来看——我对其中相当多的部分都不熟悉，有些还是第一次了解。在这里将我的理解记录下来，其中的错谬之处，还望各位大神指正。实现效果实现思路在 README，作者这样写道：通过调用新浪股票API，实时查询股票价格支持查询多支股票，通过threading多
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2023-08-07 11:40:25
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为了帮助您理解股票涨跌预测模型的数据挖掘及数据集下载相关过程，以下是一个详细的复盘记录，包含备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析以及迁移方案等内容。
## 备份策略
在进行股票数据挖掘时，确保数据存储的完整性和可恢复性是至关重要的。我们可以采用以下思维导图来展示我们的备份策略。
```mermaid
mindmap
root
备份策略
数据分类
