叶子的博客

指数通常反映了一个行业或者一类股票的行情数据。本文将对697支指数的历史年涨幅进行分析，为量化投资作一个参考。1、数据准备本文程序中用到两个数据：（1）index20210703.csv：存储了697支指数代码。（2）2010-2021全部指数K线数据：存储了697支指数的历史K线数据。指数历史数据获取方式在文末给出。2、获取某一指数指定时间段内的历史数据#获取某一指数指定时间段内的历史数据def y_get_price(stockfile, start_date, end_

根据趋势拟合的量化分析方法，是对股票价格历史数据进行曲线拟合，从而预测出未来几天的股价。在本文所示的程序中，用fndays表示所用历史数据的天数，pndays表示预测未来的天数。例如我们可以用过去10天的价格预测未来3天的股票价格。1、数据准备本文程序中用到两个数据：（1）20200206.npy：存储了xxx支股票代码。（2）A股2010-2020K线数据：存储了xxx支股票的历史K线数据。股票历史数据获取方式在文末给出。2、曲线拟合曲线拟合是对历史数据拟合成一条曲线，实际效果

环境准备：1、anaconda官网下载下载地址https://www.anaconda.com/distribution/注意选用该电脑相应的系统和64/32位。已安装Python使用环境的请跳过此步骤。已安装Python使用环境的请跳过此步骤。2、pytorch安装https://pytorch.org/get-started/previous-versions/基础框架：1、数据准备假设我们现在用开盘价、收盘价、最高价和最低价来预测下一天涨幅。其中，开盘价、收盘价、