我认为投资专业的学生只需要两门教授得当的课堂：如何评估一家公司，以及如何考虑市场价格。——巴菲特01 引言本文延续“手把手教你使用Python的TA-Lib”系列，以资金流量指标（MFI）为例，使用Python编写简单的回测框架，着重介绍动量指标（Momentum Indicators）及其运用。前面推文【手把手教你】股市技术分析利器之TA-Lib（一）主要探讨了重叠指标的相关原理与
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2024-01-10 15:13:28
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一、背景股民是网络用户的一大群体，他们的网络情绪在一定程度上反映了该股票的情况，也反映了股市市场的波动情况。作为一只时间充裕的研究僧，我课余时间准备写个小代码get一下股民的评论数据，分析用户情绪的走势。代码还会修改，因为结果不准确，哈哈！二、数据来源本次项目不用于商用，数据来源于东方财富网，由于物理条件，我只获取了一只股票的部分评论，没有爬取官方的帖子，都是获取的散户的评论。三、数据获取Pyth
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2024-06-25 22:37:16
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yfinance是一个可以用来监控股票价格的python库。它使用Yahoo Finance的API来获取股票数据。要使用yfinance，首先需要安装它：pip install yfinance然后，可以使用以下代码来获取特定股票的信息：import yfinance as yf
# 获取股票信息
stock = yf.Ticker("AAPL")
# 获取股票信息
info = stock
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2023-09-08 18:46:18
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在当今的投资市场中，了解股票的表现及其相对强度是非常重要的。其中一个评估股票表现的重要工具是 RPS（Relative Price Strength），它用于判断股票在市场中的相对强劲程度。本篇博文将详细分析如何使用 Python 计算股票 RPS，并解决在这一过程中遇到的问题。
## 问题背景
股票市场波动频繁，投资者需要分析各种指标来制定投资策略。其中 RPS 是一种流行的技术分析指标，用
简介股票价格预测是一件非常唬人的事情，但如果只基于历史数据进行预测，显然完全不靠谱股票价格是典型的时间序列数据（简称时序数据），会受到经济环境、政府政策、人为操作多种复杂因素的影响不像气象数据那样具备明显的时间和季节性模式，例如一天之内和一年之内的气温变化等尽管如此，以股票价格为例，介绍如何对时序数据进行预测，仍然值得一做以下使用TensorFlow和Keras，对S&P 500股价数据进
# Python计算股票RSI
## 引言
相对强弱指数（RSI，Relative Strength Index）是一个广泛使用的技术分析指标，用于衡量资产价格在一定时期内的强弱。RSI 的值范围在 0 到 100 之间，通常用于识别超买或超卖状态。当 RSI 值高于 70 时，可能表示该资产被超买，而当 RSI 值低于 30 时，则可能表示该资产被超卖。
在这篇文章中，我们将通过 Pytho
数据导入我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式。其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据，parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式，index_col=0则将第一列数据指定为索引。import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot a
# Python 计算股票斜率的完整指南
在这篇文章中，我们将会学习如何用 Python 计算股票价格的斜率。股票的斜率通常反映着价格的走势，能够帮助我们判断股票的趋势。接下来，我们将分步骤进行实现。让我们先看一下整个流程，之后再逐步深入。
## 流程概述
| 步骤编号 | 步骤 | 说明 |
|--------
原创
2024-08-03 05:39:57
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金字塔决策交易系统等安装结束后自己找缺少的对应的软件安装。2、软件本体开始安装3、阅读勾选软件安装协议4、选择软件安装目录5、准备开始安装6、等待以后就可以看到金字塔决策交易系统安装完成！登陆软件后进入软件主界面，您可以通过在Python策略下’我的策略‘右键菜单新建Python策略，如下图：Python策略分为三类：Python策略、Python引用、Python模块Python策略：Pytho
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2023-07-07 23:51:15
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背景今日我的Python心路历程是 实践实例之股票数据分析）方案针对参考1中的代码进行实践，其中有几点体会和问题的处理。 首先，导入pandas库，详见参考2。其次，准备数据，可以自己制作假数据，也可以从网上下载已有数据。 如下数据进行测试：将datadir和fname适配为自己的，编译发现无法识别中文，故此将标题改为代码中的对应英文标题。一步步开始调试代码，到第四步是出现编译异常，如下：根据提示
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2023-08-04 22:57:58
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在测试数据上计算日收益率和对数收益率,和基于两种收益率的累计收益率,比较了一下两种累计收益率,通过每天日收益率累计计算是在python金融数据分析中看到的,另一种是佐治亚理工公开课cs7646中介绍的一种方法,用当前的价格比上第一天买入的价格,在减去一import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#im
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2023-12-18 19:24:24
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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！今天给大家讲讲如何计算股票或者基金的净值曲线，什么是净值曲线呢？净值曲线是一组时间序列的曲线，其含义表示为股票或基金在不同时间的价值相对于期初的价值的倍数。可以这么理解：比如说期初的1元钱，那么如果你在某个时间点手里的净值是1.4元钱，那么就意味着
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2023-08-02 10:15:31
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# 计算股票涨停价的Python实现教程
## 整体流程
为了帮助小白开发者计算股票的涨停价，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 获取股票当前价格 |
| 2 | 计算涨停价 |
| 3 | 输出结果 |
## 操作步骤
### 步骤一：获取股票当前价格
首先，我们需要获取股票的当前价格。
```python
# 导入
原创
2024-05-01 03:57:27
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在交易策略中，股票的动量（Momentum）是一种非常重要的技术分析指标。本文将详细介绍如何用Python计算股票的动量（mom），并提供一些实用的示例和解读。
## 环境准备
首先，我们需要为这个项目搭建一个合适的开发环境。确保你有一个安装了Python的环境，并且满足以下依赖：
```bash
pip install pandas numpy matplotlib yfinance
``
arcgis出了10后，python代替vb成为官方脚本语言，python中的gis库也是有很多，但因为本人最先接触的是arcgis所以就直接学习他自带的库arcpy了，主要以空间权重矩阵作为一个契机顺便学习arcpy。代码及数据资料：https://github.com/shikanon/WeightDistance因为还是不太习惯arcpy中的表操作，所以借助了pandas进行表操作，构建一
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2023-11-08 16:57:57
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在之前的五篇系列文章中，计算收益率时没有考虑每次按策略进行时的收益率，而是单纯回测一段时间后，通过计算最终价值和本金的差距并除以本金，得到最终收益率。这样的计算方法其实是不准确的，因为时每次都采用100股的形式进行，在没有引入调仓技术前，我们应该以每次的平均收益率为准。具体计算方法如下：在每次买入的时候，记录价格：self.buyprice在每次卖出的时候，计算收益率：(卖
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2023-08-06 23:48:19
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Title: 利用Python进行股票配对交易分析在股票市场中，无论是长线投资还是短线交易，都会遇到股票的波动和不确定性。然而，股票配对交易策略可以通过将两种或多种股票的价格联系起来来减轻这种波动。这种策略是建立在一组相关股票具有共同特征的基础之上的。Python作为一种高效而强大的编程语言，被广泛应用于金融领域。本文将介绍如何使用Python进行股票配对交易分析。首先，利用pandas包读取股票
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2023-08-09 14:45:02
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步骤系列文章前言题目要求题目要求数据源代码总结 系列文章前言 题目要求开发程序对stock_data.txt进⾏以下操作：程序启动后，给⽤户提供查询接⼝，允许⽤户᯿复查股票⾏情信息(⽤到循环)允许⽤户通过模糊查询股票名，⽐如输⼊“啤酒”, 就把所有股票名称中包含“啤酒”的信息打印出来允许按股票价格、涨跌幅、换⼿率这⼏列来筛选信息，⽐如输⼊“价格>50”则把价格⼤于
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2023-09-19 11:24:55
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很久之前就希望可以量化分析，那么国内的数据API也有个，最有名的就是tushare，然后还有baostock。今天我们就来研究一下这个baostock吧。首先，我们需要下载一个叫做anaconda的软件，它是用来作为部署python的环境的，非常方便。在第二个标签中，我们可以看到有环境，然后可以新建一个然后在其中运行：pip install baostock -i ://pypi
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2023-07-02 21:55:54
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# Python 对 IT 行业股票预测的入门指南
股票预测是一个复杂但有趣的挑战，特别是对于刚入行的小白。本文将带你一步步实现使用 Python 对 IT 行业股票的预测。我们将涵盖整个流程，并提供详细的代码和注释。
## 整体流程
我们将股票预测过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据获取 | 使用 API 从股市数据源获取 IT
