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最新推荐文章于 2020-11-06 23:45:58 发布
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版权

 1.

 买股后就要忘掉买入的价格
 觉得还能涨就留着
 觉得会跌就卖掉

 

 你买入的价格跟市场是没关系的
 市场不关心你买入的价格的

2.

 

数据分析之Pandas（三）基本数据操作
提莫君的博客
03-18 1101
本章内容 索引操作 赋值操作 排序 DataFrame Series 数据准备 首先，为了更好的理解这些基本操作，我们将读取一个真实的股票数据。关于文件操作，后面在介绍，这里只先用一下API stock_day.csv文件下载链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1P8dfFl5FF64yfm1i6GGTuw 提取码：wbcs #导入pandas模块 import p...
Tushare库下载股票数据
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tushare、量化、数据处理
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pandas基本操作stock_day.csv
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StockCrawler:台湾股票数据使用python下载到CSV
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go-stock-DeepSeek资源
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go-stock-DeepSeek资源是一个集成了多种功能的软件资源包，主要涉及人工智能（AI）领域的应用，尤其是与DeepSeek技术相结合的开发资源。资源包中包含了构建和运行基于Go语言的应用程序所需的关键文件，这些应用程序...
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在探讨ipq807x-generic-xiaomi_ax3600-stock-squashfs-factory.rar文件内容之前，首先需要了解其标题所涉及的几个关键词。首先，“ipq807x”指的是一系列由Qualcomm公司生产的多核处理器芯片组，广泛应用于网络设备...
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1. 问题描述Suppose that you have been assigned the job of buying the plumbing pipes for a construction project. Your foreman gives you a list of the varying lengths of pipe needed, but the distributor sell
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本文档为数据集，1990~2015股票最高单变量数据集。stock_dataset(1990~2015股票最高单变量数据集).rar
股票分析练习.csv
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开源数据，用于股票分析的练习数据，用于pandas数据分析的练习数据。为方便大家下载上传资源。 数据来源雅虎开源，
数据分析练习 day_3 or 4 资源文件 stock.csv
03-13
1、读入数据集，打印前3行数据。 2、查看数据集各个变量的数据类型及缺失值情况。
下载股票代码的历史数据并打包成csv
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04-09 9148
下载对应的股票代码的历史数据并整合出来 try: import os import tushare as ts except Exception: os.system('pip install tushare') df = ts.get_hist_data('000001') df.to_csv('000001.csv') ...
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一、国内股票历史数据 1.Python中tushare包 get_hist_data：此接口仅能获取最近三年的未复权数据，数据源来自新浪财经，但其获取速度不受限制 get_h_data:此接口可以获取历史全部数据，但获取速度受限，请求过快会封IP，不报错上限应该在一分钟五条 参数autype：可设置数据形式是前复权、后复权、不复权 参数p...
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定义一个名为Stock的股票类，这个类包括：一个名为symbol的字符串数据域表示股票代码。一个名为name的字符串数据域表示股票名称。一个名为previousClosingPrice的double数据域，它存储前一日的股票交易价格。一个名为currentPrice数据域，它存储当前的股票交易价格。创建一个有特定代码和名称的股票的构造方法。一个名为getChangePercent()方法返回从previousClosingPrice变化到currentPrice的百分比。 类名为： Stock 裁判测试
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def day2csv(need_list=['sh600000']): '通达信日线数据转换为CSV文件，再转换为XLSX文件' day2csv_list = [] if len(need_list) == 0: return day2csv_list for file_name in need_list: ...
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public class Location { public int row;//公共数据域row，column，maxValue public int column; public double maxValue; } import java.util.Scanner; public class Test { public static void main...
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### 关于Kaggle平台上股票相关的资源或数据集 在探索 Kaggle 平台上的股票相关资源时，可以发现大量由社区成员贡献的数据集和竞赛项目。这些资源不仅涵盖了历史股价信息，还包括宏观经济指标、公司财务报表以及社交媒体情绪分析等多种维度的信息。 #### 数据集示例 1. **Yahoo Finance Stock Market Data** 这一数据集中包含了来自 Yahoo 财经的历史市场行情记录，时间跨度大且覆盖广泛，适合用于构建预测模型或是研究长期趋势变化[^5]。 2. **S&P 500 Companies Historical Prices & Financials** 提供标准普尔500指数成分股自上市以来每日收盘价及其基本财务状况摘要，对于希望深入了解特定行业表现的研究者来说非常有价值[^6]。 3. **Stock News Sentiment Analysis Dataset** 收录了超过十万篇新闻文章连同其情感评分标签，可用于训练自然语言处理算法来评估公众舆论对公司股价的影响程度[^7]。 #### 实际应用案例 利用上述提到的各种类型的数据源，在实际操作过程中能够实现诸如量化交易策略开发、风险评估建模等功能。例如通过组合使用多个不同性质的数据集来进行更全面深入地股市走势预判；或者是基于深度学习框架搭建起具备解释性的梯度提升树(GBT)模型以提高决策过程中的透明度[^4]。 ```python import pandas as pd from kaggle.api.kaggle_api_extended import KaggleApi api = KaggleApi() api.authenticate() # 下载指定ID的数据集到本地目录 api.dataset_download_files('dataset_id', path='./data') ```
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