java股票數據分析

Ⅰ java中的數據分析怎麼弄的

如果想進行系統的學習的話，建議可以去一家專業的學校學，老師會根據你的基礎給你系統的指導。

Ⅱ java 如何實現 獲取實時股票數據

一般有三種方式：

1. 網頁爬蟲。採用爬蟲去爬取目標網頁的股票數據，去GitHub或技術論壇（如CSDN、51CTO）上找一下別人寫的爬蟲集成到項目中。

2. 請求第三方API。會有專門的公司（例如網路API市場）提供股票數據，你只需要去購買他們的服務，使用他們提供的SDK，仿照demo開發實現即可。如下圖所示：

Ⅲ java是做數據分析最好的方法嗎

不算是。只要是計算機語言都可以做數據分析，但是因為python的特性，加上python的擴展生態，（有很多擴展包）更多的人選擇用python，尤其是panda庫。
資料補充：
做數據分析的人都知道，開展項目第一步就是建立工程並導入數據，所以數據分析師如何進階，更好的學會使用數據集是非常重要的，為此，小編為大家精心整理了九個公開的數據科學項目的數據集，可供大家創建項目。
什麼是數據集？
很多小夥伴們不知道什麼是數據集。數據集實際上就是一種由數據組合的集合，又稱為數據集合、資料集或資料集合。例如：
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l 小米10 8+128G 鈦銀黑 SA\NSA雙模5G手機 ￥3799.00
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這就是一組數據集。它涵蓋了某一特定商品的某些信息，每一列代表一個特定變數。每一行都對應於某一成員的數據集的問題。每個數值被稱為數據資料。對應於行數，該數據集的數據可能包括一個或多個成員。這些特定的信息將對我們的需要做的數據報告起著關鍵性作用。
利用這些數據集進行分析，對數據分析師進階是非常有幫助的。
有哪些公開的數據集可供練習？
1.ImageNet數據集：
ImageNet數據集主要用於機器學習以及計算機視覺研究領域。每條記錄都包含邊界框和相應的類標簽。ImageNet為每個同義詞集都提供了1000張圖像，而且，你可以直接在ImageNet中查看圖片網址。
2.COCO數據集：
COCO數據集是大規模的對象檢測、分割和字幕的數據集，通過大量使用Amazon Mechanical Turk來收集數據。該數據集具有針對80個對象類別的150萬個對象實例。
3.鳶尾花數據集：
鳶尾花數據集是專門為初學者設計的數據集。藉助這些數據，小白可以使用機器學習演算法構建簡單的項目。值得一提的是，該數據集中的所有屬性都是真實的。鳶尾花數據集的大小很小，因此小白不需要對數據進行預處理。
所謂預處理，就是在處理數據之前，將數據進行整理和清除。比如，你現在正在做飯，你想找到胡椒粉，並把它灑到鍋里。但是所有的作料都被你放到了一起，運氣不好的話你要花很長時間才能找到胡椒粉。找到後，你准備撒到鍋里，發現菜已經糊了。因此，我們事先要將作料擺放整齊，等做飯的時候才會更方便。
4.乳腺癌威斯康星州（診斷）數據集：
乳腺癌威斯康星州（診斷）數據集是機器學習中最流行的數據集之一。此數據集基於對乳腺癌的分析。
5.Twitter情緒分析數據集：
情緒分析是自然語言處理（NLP）中最常見的應用程序之一。你可以使用Twitter情緒分析數據集建立基於情緒分析的模型。眾所周知，我們的川普同志可以說是Twitter的常駐「相聲演員」，沒准你還能瀏覽到他發表過的言論呢~
6.MNIST數據集：
MNIST數據集建立在手寫數據上。該數據集易於初學者使用，有助於了解實際數據上的技術和深度學習識別模式。你無需花費太多時間對數據進行預處理。對於熱衷於深度學習或機器學習的初學者來說，MINIST數據集是一個很好的選擇。
7.Fashion MNIST數據集：
Fashion MNIST數據集建立在衣服數據上，可用於深度學習圖像分類問題以及機器學習。該數據集易於初學者使用，你不需要花費太多時間在數據預處理上。同時，FashionMNIST數據集可以幫助你了解和學習實際數據上的技術和深度學習中的ML技術以及模式識別方法。
8.亞馬遜評論數據集：
亞馬遜評論數據集也是用於NLP（自然語言處理）的數據集。藉助亞馬遜評論數據集，你不僅可以了解到業務會出現的實質性問題，而且還能從中了解到近幾年各種商品的銷售趨勢。沒准研究著研究著，你也能開一家網店了。
9.垃圾簡訊分類器數據集：
垃圾簡訊分類數據集可以幫助你預測垃圾郵件。藉助垃圾簡訊分類數據集，小白可以使用機器學習分類演算法構建簡單的項目。不僅如此，你還能學習到為什麼你的手機能夠自動識別出垃圾簡訊，想想就有些神奇呢~

Ⅳ 請問怎樣用Java獲取股票行情歷史數據新浪、搜狐、百度財經都可以......

publicclassStockConnection{
	publicstaticvoidmain(String[]args){
		URLur=null;
		try{
			//搜狐股票行情歷史介面
//			ur=newURL("http://q.stock.sohu.com/hisHq?code=cn_300228&start=20130930&end=20131231&stat=1&order=D&period=d&callback=historySearchHandler&rt=jsonp");
			//新浪股票行情歷史介面
			ur=newURL("http://biz.finance.sina.com.cn/stock/flash_hq/kline_data.php?&rand=random(10000)&symbol=sh600000&end_date=20150809&begin_date=20000101&type=plain");
			HttpURLConnectionuc=(HttpURLConnection)ur.openConnection();
			BufferedReaderreader=newBufferedReader(newInputStreamReader(ur.openStream(),"GBK"));
			Stringline;
			while((line=reader.readLine())!=null){
				System.out.println(line);
			}
		}catch(Exceptione){
			//TODOAuto-generatedcatchblock
			e.printStackTrace();
		}
	}
}

Ⅳ 如何用java實現股票的自動化交易

1、目前，中國股市中，股票自動化交易簡稱自動交易或機器交易，是投資策略家將自己的交易策略系統化了的電腦程序。這種電腦程序能夠代替人在互聯網上進行股票、期貨、黃金、外匯等證券的交易，故稱智能自動化交易。
2、自動交易軟體可以對接各類行情分析軟體的股票預警窗口，而且在大智慧、通達信、益盟操盤手、東方財富通、新飛狐、交易開拓者等軟體皆可適用。軟體通過預警窗口讀取用戶自編公式選出的股票，然後自動買賣。另外還內置了5個經典的賣出模型：破價位賣出、破XX日均線賣出、MACD死叉賣出、KDJ死叉賣出、動態止盈賣出。在股票用戶自己買入股票後，不用整天盯盤，通過交易手簡單的幾個設置，就可以完成無人值守全自動賣出，在業界享有「平倉大師」的美名，既解決了令人糾結的艱苦的盯盤問題，又克服了貪婪、恐懼的人性弱點，該止損就止損，該止盈就賣在相對的高點，有效地規避深套和半道被主力洗出來的局面。

Ⅵ 用java語言可以實時獲取股票數據。我想知道能否用c語言來讀取新浪股票信息呢具體怎麼實現，謝謝。

你好，可以給你些參考，資金流向，風控等要注意。其他內容還有很多。股市方面問題都可以問的。婦道人家

Ⅶ 擁有java基礎,怎樣編寫一個股票分析軟體

一般這種軟體重要的就是演算法，而且這些演算法在網上可以找到，但這些演算法對資源要求太高，所以你要懂點分布計算來把演算法的計算任務分給多個計算機並行計算，hadoop吧應該

Ⅷ Java有一些開源的針對於股票指標計算的包嗎

這個問題太廣泛了，我的經驗是國內沒有公開的成熟代碼，這種東西一般都是商業秘密（其實是每家公司的計算公式、采樣數據設計都有所不同），國外一些大學有公開的數學公式計算包。因為指標計算這個的基礎是根據數學模型來實現的。我在04年和05年的時候由於項目的原因，做過根據外匯市場歷史報價來評估外匯期權價值的java實現，當時假定的是價格曲線是滿足BS模型（black scholes model，常用的還有V.G.模型）來計算的，但是這個模型是理想化的簡單模型，建立的基礎是：認為長期來看市場價格是對數正態分布的情況。相關BS模型數學演算法的java實現的是在外國一個教育網站上找到的（當時google還未牆，用網路查資料是被BS的），當然為達到預期精度我做了部分修改（客戶提供了Excel實現的計算器和VB版代碼）。

Ⅸ python和java大數據都可以做數據分析，兩者有什麼區別，哪個更實用

Python是一種面向對象的解釋型計算機程序的設計語言, Python具有豐富和強大的庫。它常被稱為膠水語言，能夠把其他語言製作的各種模塊很輕松地結合在一起。相對於Java、C語言等，Python簡單易學，更適合沒有編程基礎的小白入門。Python 的語言沒有多少儀式化的東西，所以就算不是一個 Python 專家，你也能讀懂它的代碼。
Java語言是一門面向對象編程語言，不僅吸收了C++語言的各種優點，還摒棄了C++語言里難以理解的多繼承、指針等概念，因此Java語言具有功能強大和簡單易用兩個特徵。Java語言作為靜態的面向對象編程語言的代表，極好地實現了面向對象的理論，允許程序員以優雅的思維方式進行復雜的編程。Java語言具有簡單性、面向對象、分布式、健壯性、安全性、平台獨立與可移植性、多線程、動態性等等特點 。