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本文详细介绍了使用Python进行金融数据分析，包括从Intrinio获取数据、构建TensorFlow环境、处理技术指标如SMA、Williams %R、RSI、VWAP等。还探讨了如何通过Plotly实现图表交互功能，如双Y轴对齐、按钮控制、范围滑块等，并结合Money Flow Index (MFI)和Bollinger Bands进行市场分析。同时，文章提到了指标之间的相互验证，如RSI和MFI的配合使用，以及对Bollinger Bands的解读。
Feature engineering our model
The daily adjusted closing prices of our data make up the target variables. The independent variables defining the features of our model are made up of these technical indicators:
- Relative Strength Index (RSI)
- Williams %R (WR)
- Awesome oscillator (AO)
- Volume-weighted average price (VWAP)
- Average daily trading volume (ADTV)
- 5-day movin
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