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搜索资源列表

  1. Class_project1:金融科技类项目1的共享GitHub-源码

  2. 债券收益率对行业价格/收益的影响 Apexa，George，David，Sean 历史分析和预测： 使用历史数据研究债券收益率和部门价格之间的关系。 使用基于可能的债券收益率发现的关系来比较投资组合的未来收益。 问题： 1）。 债券收益率如何根据历史数据影响行业价格？ 2）。 根据对债券市场的短期预测评估未来投资组合的绩效？ 数据集： 历史部门价格/收益历史债券收益率 任务的大致分解： 1）。 拉历史债券数据和历史股票数据 2）。 清理和整理数据 3）。 使用可视化检查关系 4）。 以

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  1. LOB:中国市场限价订单基准数据集-源码

  2. 高球 中国市场限价订单基准数据集 FinAI实验室 香港高等研究院 目录 介绍 该存储库包含论文描述的和。 在建议的基准数据集上测试了五个基线模型，包括线性回归（LR），多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN），长期短期记忆（LSTM）和CNN-LSTM。 笔记 所有算法均基于深度学习框架。 我们的PyTorch版本是1.7.0。 如果您使用的是较低版本，请相应地修改代码。 抽象的 限价单（LOB）已生成“大财务数据”，供学术界和行业从业者进行分析和预测。 本文提供了一个中国股票市场的基

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：756kb
    • 提供者：weixin_42143092

  1. muskaanpirani:我的GitHub个人资料的配置文件-源码

  2. 你好 :waving_hand: ，我是Muskaan Pirani 我用数据讲故事！ :telescope: 我目前正在使用深度学习模型进行股票市场预测 :seedling: 我目前正在学习预测模型（基于LSTM的模型），Power BI和类似的分析工具 :people_with_bunny_ears: 我正在寻找合作伙伴 :man::laptop: 我所有的项目都可以在上找到。 :memo: 我定期在上撰写文章 :closed_mailbox_with_raised_flag:

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  1. aporter1350.github.io:算法交易结构简介-源码

  2. 猫 欢迎访问我们的CATS（构建算法交易结构）博客-2021年冬季针对STAT 359完成的市场数据项目。我们项目的目标是构建可以检索，处理和分析1级和2级数据的管道。市场数据。 管道概述 我们的管道框架由以下内容描述： 在以下各节中，我们将进一步详细讨论管道的每个部分。 完成本教程后，您将知道： 不同类型的股票市场数据以及如何以免费和可访问的方式获取它们 财务指标，如何得出它们并用于建模预测 如何使用XGBoost评估财务指标作为从一级和二级数据预测股票市场的方法 采集1级和2级数据 数

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    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：847kb
    • 提供者：weixin_42136826

  1. data_science:数据科学产品组合-源码

  2. 拉斐尔·巴斯托斯（Rafael Bastos） 我一直对技术，统计和数学充满热情。 作为一名经济学家，我还参与了计量经济学工作，并对金融和股票市场产生了兴趣。 自从毕业以来，我在金融机构工作过，在过去的几年中曾在巴西开发银行工作过。 结果，我开始意识到每天要处理大量的数据。 这种背景加上对开发新技能的渴望，自然促使我深入研究编程和数据科学领域。 链接： 项目： IBM Data Science Certificate Capstone-温哥华邻里之战： : 分析温哥华Airbnb数据

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42117032

  1. DSND-Cpastone_Pharma_Stocks-源码

  2. DSND-Cpastone_Pharma_Stocks 项目概况： 在我的顶峰项目中，我正在探索股价的波动，从而创建传统的金融变量（MACD，RSI，滚动平均线），并应用一些机器学习技术，试图仅出于教育原因来预测股价的波动 我使用的数据来自雅虎财经。 作为输入，我采用每日交易数据：开盘价（Open），股票最高交易价（高），交易了多少股票（交易量）以及针对股票分割和股利调整的收盘价（Adjusted Close）。 首先，我将通过比较可视化的不同交易参数来查看近日收盘价的发展情况：每日收益，累

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  1. 股票市场预测：股票市场数据的分析和预测-源码

  2. 股市预测 股市数据的分析和预测。 数据集礼貌：Investor.com和Quandl。

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    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：194kb
    • 提供者：weixin_42142062

  1. 股票价格分析预测模型-源码

  2. 股票价格分析和预测建模 站点部署在GitHub Pages上： 研究标题： 股票价格分析和预测建模–机器学习项目 客观的： 使用Tesla，Microsoft和GameStop建立股价预测模型 开发多个仪表板和股票市场数据集以进行比较 洞悉未来的开盘价和收盘价 通过交互式仪表盘比较市场量，高点和低点，开盘和收盘价的预测值与实际值 研究问题： 1.什么时候是最佳买卖时期？ 2.什么是可见的趋势？ 3，市场量，高点和低点以及开盘和收盘价的预测值与实际值 数据采集​​： 所有的股市数据都是

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  1. nseta：图书馆（和控制台应用程序），用于分析和预测熊猫数据框中来自美国国家证券交易所（NSE-印度）的财务数据-源码

  2. 恩塞塔 :nerd_face: Python库（和控制台/ CLI应用程序） 从获取公开可用的数据 IE。 库存实时报价和历史数据[目前仅提供股票。 尚不支持期货/期权/衍生产品。] 绘制各种技术指标 使用烛台图进行模式识别和拟合 回测交易策略 一口气扫描所有股票的测试交易策略，这将告诉您遵循策略后您赚了多少 使用标准和自定义策略进行预测 获取股票的价格走势，PE历史数据和实时报价 创建扫描仪并生成各种技术指标或买/卖信号 扫描实时，摆动，日内和批量交易策略 扫描所有RSI显示超卖/超买情

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  1. 带有情感分析的股价预测-源码

  2. 基于情绪分析的股价预测 -项目状态：[有效] 项目介绍/目标 该项目的目的是能够利用当天的市场情绪和LSTM预测来有效地预测股票价格。 某一天的市场情绪似乎存在，该是根据每天收集的与涉及我们正在考虑其股票的公司（Facebook，Apple，Amazon，Netflix，Google和Tesla）有关的Twitter评论计算得出的。 这意味着LSTM和ARMIA预测中的差异可以通过从twitter注释中计算出的情绪来说明。 该项目旨在验证这些发现。 使用方法 机器学习 数据可视化 预测建模 技术

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    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：280mb
    • 提供者：weixin_42099633

  1. Hacklytics2021：一个Unity3D iOS应用程序，用于实时监视社交媒体情绪，以了解潜在的市场波动。 建于2021年Hackhacks-源码

  2. Stonklytics-Hacklytics'21 Stonklytics是一款3D Unity iOS移动应用程序，可使用社交媒体中的数据预测和可视化库存波动。 当前，仅使用来自数据，这是导致股市狂热的动荡中心。 可以轻松地对其进行调整，以解决多个论坛和更多证券的问题。 Stonklytics是一种工具，所有投资者都可以使用它通过3D可视化在此论坛上跟踪与股票相关的活动，并为市场波动做好更好的准备。 科技栈 使用Unity和Blender构建的可视化。 Google Firebase用于数

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    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：354mb
    • 提供者：weixin_42131261

  1. 傻瓜：股票量化框架-源码

  2. 该项目已停止更新，请移步新项目 如果有人想继续该项目，只需要知道其核心点即可： 建立标准的数据schema，然后实现各种连接器导入您熟悉的系统进行分析 阅读其他语言的版本：。 傻瓜交易：傻瓜交易 “要在市场上生存，就必须远离聪明，因为，你的聪明在市场面前一钱不值” ------缠中说禅 fooltrader是一个利用大数据技术设计的量化分析交易系统，包括数据的抓取，清洗，结构化，计算，展示，回测和交易。它的目标是提供一个统一的框架来对全市场（股票，期货，债券，外汇，数字货币，宏观经济等）进行研究

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  1. StockPricePrediction：使用机器学习技术的股价预测-源码

  2. 使用监督学习的股市价格预测 目标 检查许多不同的预测技术，以根据过去的收益和数字新闻指标预测未来的股票收益，以构建多只股票的投资组合，以分散风险。 为此，我们通过解释看似混乱的市场数据，将监督学习方法应用于股价预测。 设定说明 $ workon myvirtualenv [Optional] $ pip install -r requirements.txt $ python scr ipts/Algori

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  1. 股票价格预测器：该项目旨在利用深度学习模型，长期记忆（LSTM）神经网络算法来预测股票价格-源码

  2. 股票价格预测 Udacity-机器学习纳米学位课程：Project-6（Capstone项目） 项目概况 这是Udacity-机器学习纳米学位计划中列出的一系列项目中的第六个也是最后一个顶点项目。 投资公司，对冲基金甚至个人一直在使用财务模型来更好地了解市场行为并进行有利可图的投资和交易。 历史股价和公司绩效数据的形式提供了大量信息，适用于机器学习算法进行处理。 我们真的可以通过机器学习预测股价吗？ 投资者通过分析数据做出有根据的猜测。 他们将阅读新闻，研究公司的历史，行业趋势以及做出预测的

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  1. Stock-Market-Prediction-源码

  2. 股市预测 作者：陈宁 目录 概述 由于金融股票市场的复杂性质，准确预测股票市场资产是一项重大而具有挑战性的任务。 考虑到强大的计算引擎的日益增长的可用性和可承受性，深度学习预测方法已经证明了其在财务方面的效率。 业务理解 建立使用NN或其他先进技术的时间序列回归模型来预测股票市场。 股票市场预测旨在确定金融交易所股票价值的未来变动。 该项目有助于股票投资者和投资银行更好地了解制定经济策略和制定财务决策。 数据采集 数据是通过API调用或Web搜集从三个不同的Web来源收集的。 Web报废分类的

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    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：70mb
    • 提供者：weixin_42131342

  1. Data-cleaning-of-stock-market-data-and-time-series-forecasting-of-prices-源码

  2. 数据清洗股票市场数据和时间序列预测价格 该项目的自述文件包括技术分析以及有关代码的详细信息： Data_cleaning_stock_market_data_and_price_forecasting_SB_readme.pdf 包含python代码的主要文件是： Data-Cleaning-Stock-Market-Data-Stefanos-Baros.py

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    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：468kb
    • 提供者：weixin_42181686