股票

最新推荐文章于 2025-01-28 23:25:40 发布
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分类专栏： 投资理财 文章标签： 投资理财
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选股：

一般大牛股都要早于大盘开始拉升

市盈率要低于20算低估   最好是低于10

要找次新股  ，最好不要分红除权过后的股票

有行情的时候，可以选择宽基指数基金，快进快出。如沪深300

牛市使劲买，到了压力位全部卖出，熊市全空仓，不看盘，有反弹的时候可以小试一下

别人恐惧我贪婪，别人贪婪我恐惧

股市铁律 1赢2平7亏，美股也是，庄家也是，不要相信别人赚钱自己眼红，自己做好就行

踏空不要紧，股市天天有赚钱，只要活下来，就有机会/

目前要认真工作，不能影响工作和学习，偶尔看股票。就算这点钱去买做短线，劳心费神，还赚不到几个钱

另外选的低估股一定要拿稳，拿住，涨到压力位就卖

股票预测_用深度学习算法预测未来股票走势
weixin_32149443的博客
01-09 7689
最近研究了一下用深度学习算法来预测股票未来的走势，看了网上不少别人分享的案例，也实际进行了测试，感觉用 LSTM 算法比较适用。长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，看上面图感觉 LSTM 很深奥，其实简单理解是把过往基于时间序列的数据集跟预测目标数据做规律探索，LS...
VB6.0股票软件源代码（国外牛人所写）
01-15
VB6.0股票软件源码解析与应用探讨》 VB（Visual Basic）是微软公司推出的一种面向对象的编程语言，因其简洁易学的特点，在编程领域中占据了重要地位，尤其在开发桌面应用程序方面表现出色。本篇文章将深入探讨一位...
股票市场
void的博客
01-30 1969
顾名思义，就是买卖股票的场所。就是为了撮合想发展但缺钱的企业与有钱但想投资的投资者。股票市场按照交易场所，可分为场内市场和场外市场：场内市场是指证券交易所，场外市场就是证券交易所之外的场所。场内与场外的区别为：1.场内市场能够面向公众公开发行股票，场外市场仅能向证监会许可的特定投资者定向发行；2.场内市场的主要交易方式为「竞价交易」，场外市场的主要交易方式为「协议交易」和「做市商交易」。按照交易对象又分为一级市场和二级市场：一级是发行市场，就是公司直接将股票卖给投资者的市场。
【玩转 TableAgent 数据智能分析】股票交易数据分析+预测
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12-15 33万+
TableAgent是一款面向企业用户的智能数据分析工具，建立在公司自主研发的Alaya大模型基础之上，通过深度学习与增强学习，由九章云极DataCanvas公司自主研发。它的核心价值在于通过AI技术实现智能化和自动化的数据处理与分析流程，它可以像数据分析师一样理解并分析数据，并生成代码以实现分析过程的自动化。只需要用户输入分析目标，TableAgent即可自动筛选数据、转换数据格式、选择最优模型、生成代码、运行模型、输出分析报告。整个过程零编码，大大简化了数据分析工作。
股票技术指标（包含贪婪指数）
03-03 3550
总的来说，技术指标是一个有用的工具，但任何技术指标都不是万能的，使用时应结合多种技术指标、其他分析工具和市场情况综合考虑。我自己计算每只股票近3个月分位数、近2周趋势角度、是否金叉、换手率、量比、市盈率(动) 、总市值，每日更新获取方式：第1步：关注微信公众号：ZX先生第2步：输入关键词：技术指标。
最近刚刚整理的免费获取股票数据接口API（实时数据、历史数据、CDMA、KDJ等指标数据）配有股票数据API接口说明文档详解参数说明
Eumenides_max的博客
12-24 3万+
以下所有接口，均可在浏览器中直接测试！
股市常识-股票代码
涂睿的专栏
10-01 1662
股市常识，股票代码，年级大了，做个记录
2025最新实测可用的免费股票API接口推荐：python、JavaScript 、JAVA等实例代码演示教你如何免费获取股票实时、历史、指标等数据
Eumenides_max的博客
01-28 6194
在数字化时代，股票投资已不再局限于传统的交易方式。随着金融科技的飞速发展，API（应用程序编程接口）接口正逐渐成为股票交易领域的新宠，为投资者提供了更加便捷、高效的交易体验。API接口在股票交易中的应用，主要体现在其能够实现数据的实时传输和交互。通过API接口，投资者可以实时获取市场动态、股票价格、交易量等关键信息，为决策提供有力支持。同时，API接口还支持自动化交易，投资者可以根据预设的交易策略，实现股票的自动买卖，大大提高了交易效率。在量化分析领域，实时、准确的数据接口太重要了。
股票数据分析
11-02 8万+
股票数据分析 前面我们介绍了Spark 和 Spark SQL，今天我们就使用 Spark SQL来分析一下我们的数据，今天我们主要分析一下股票数据 数据准备 交易数据 我们拿到了最近几年的交易数据 下面是具体的数据格式，csv 文件，ts_code 对于的是一个股票代码 股票详情数据 日期数据 因为股票市场不是天天开的，只有交易日才开门，下面就是我们的交易日数据 数据分析 当然这里我们的分析并不是教大家去怎么买卖股票，我们的目标是为了学习Spark ,所以我们下面就有一些例子，当然大家也可以自行去
2024实测验证可用的股票数据接口集合：python、JavaScript 、JAVA等实例代码演示教你如何免费获取股票实时、历史、指标等数据
Eumenides_max的博客
12-31 2871
最近一两年，股票量化分析越来越受欢迎了。想要入行，首先得搞定股票数据。毕竟，所有量化分析都是建立在数据之上的，实时交易、历史交易、财务、基本面，这些数据咱们都得有。咱们的目标就是挖掘这些数据中的价值，来指导咱们的投资策略。为了找数据，我可是尝试了各种方法，自己动手写过网易、申万行业的爬虫，还试过同花顺问财的，连聚宽的免费API都用过。但爬虫这东西，数据总是不稳定，给量化分析带来不少困扰。在量化分析领域，实时、准确的数据接口太重要了。
买卖股票的各种最佳时机问题
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买卖股票的各种最佳时期问题的详细总结。
Python3对股票数据进行分析源代码和股票数据集
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1、内容概要：本资源主要包括Python3对股票数据进行分析源代码、Python3对股票的收益和风险分析源代码、Python3对多股票的投资组合进行分析源代码、北京某投资管理有限公司20支真实股票数据、20支股票整体绘图分析...
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基于html+python+Apriori 算法、SVD（奇异值分解）的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 电影推荐算法：Apriori 算法、SVD（奇异值分解）推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分，返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影，分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部，返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个，分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部，返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时，每次请求大概需要 6.6s（需要遍历计算与所有电影的相似度）。 将相似电影存储至 redis 中（仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至：93ms。 十部电影，每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统，redis 中新增了 50 部电影的 similar movie，也就是说，系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度，其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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1. 股票池概念：股票池是一个由股票投资分析者或机构投资者基于特定的策略、标准或条件，挑选出的一组具有投资潜力的股票组合。投资者可以利用这个股票池作为参考进行交易决策，也可以通过跟踪股票池中的股票表现来...
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