python爬虫项目（四）：爬取股票市场数据并构建自动化投资决策系统

于 2024-10-01 23:00:11 发布
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文章标签： python 爬虫 自动化 python爬虫 网络爬虫
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引言

股票市场是全球投资者进行资本增值的重要平台，而随着数据科学和人工智能技术的发展，构建自动化投资决策系统可以帮助投资者根据历史数据和市场趋势做出智能化的投资决策。本文将介绍如何爬取股票市场数据，并通过数据分析与机器学习模型，构建一个自动化的投资决策系统。

目录

引言

一、项目背景与需求分析

二、数据爬取与处理

三、技术分析指标构建

四、机器学习模型预测

五、构建自动化投资决策系统

六、总结与展望

一、项目背景与需求分析

  1. 目标

    • 爬取股票市场的实时数据，包括股票价格、成交量、财务指标等。
    • 利用历史数据分析市场趋势，使用技术分析、基本面分析、机器学习等方法进行股票价格预测。
    • 构建一个简单的自动化投资决策系统，通过算法生成买入、卖出的建议。

  2. 工具选择

    • 数据爬取：yfinance用于股票市场数据的获取，Selenium用于实时数据爬取。
    • 数据处理与分析：Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等。
    • 机器学习与预测：scikit-learn、XGBoost、LSTM等用于建模和预测。
    • 自动化交易平台：可以使用Interactive B
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本文提出了一种基于深度学习的目标检测系统，采用YOLOv11算法实现安全锥的高效识别与检测。系统以YOLOv11为核心，结合包含5960张训练集、341张验证集和170张测试集的标注数据集进行模型训练与优化，实现了高精度的安全锥检测。此外，系统集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验结果表明，该系统在复杂环境下仍能保持较高的检测准确率和实时性，可广泛应用于道路施工、交通管理等领域。本文详细介绍了系统架构、数据集构建、模型训练及界面设计，并提供了完整的Python项目源码与预训练模型，为相关研究提供了可
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基于深度学习YOLOv12的护目镜佩戴识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文设计并实现了一种基于深度学习YOLOv12的护目镜佩戴识别检测系统，旨在通过计算机视觉技术自动检测作业人员是否规范佩戴护目镜，从而提升安全生产管理的智能化水平。系统采用改进的YOLOv12目标检测算法，结合包含15,083张图像的自定义数据集（训练集13,200张、验证集1,256张、测试集627张），实现了对"佩戴护目镜"（Goggles）和"未佩戴护目镜"（NO-Goggles）两类目标的高精度检测。此外，系统集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验表明，该系统在测试集上达到97.6%的mAP
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本文提出了一种基于深度学习YOLOv12的家具识别检测系统，旨在实现高效、准确的家具目标检测。系统采用YOLOv12算法，结合自定义的YOLO格式家具数据集（包含椅子、沙发和桌子三类目标）。系统配备了用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验结果表明，该系统在测试集上达到了较高的检测精度，mAP（平均精度）达到98.7%，验证了YOLOv12在家具检测任务中的有效性。本文提供了完整的Python项目源码、预训练模型及数据集，为后续研究与应用提供了可复现的解决方案。
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