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python股票預測數據

 發布時間：2023-01-15 12:10:22

① 怎樣用python處理股票

用Python處理股票需要獲取股票數據，以國內股票數據為例，可以安裝Python的第三方庫：tushare；一個國內股票數據獲取包。可以在網路中搜索「Python tushare」來查詢相關資料，或者在tushare的官網上查詢說明文檔。

② 說明 Python 處理業財數據的應用場景,並寫出相應代碼。可以從采購業務、存貨

Python 是一種流行的編程語言，通常用於處理財務數據。一個常見的應用是在數據分析和數據科學領域，Python強大的數據處理和可視化庫可用於分析大型數據集並識別數據中的趨勢和模式。

可用於分析財務數據的 Python 腳本的一個示例是計算指定時間段內特定股票平均價格的腳本。金融分析師可以使用此腳本來跟蹤股票的表現並預測其未來的價格走勢。

下面是計算股票平均價格的 Python 代碼示例：

在此代碼中，我們首先導入 and 庫，這些庫通常用於處理 Python 中的財務數據。然後，我們使用庫中的函數將庫存數據從 CSV 文件載入到 ，這是一種用於處理表格數據的強大數據結構。pandasnumpyread_csv()pandasDataFrame

接下來，我們使用對象中的函數來計算股票的平均價格。最後，我們將結果列印到控制台。mean()DataFrame

這只是Python如何用於財務數據分析的一個簡單示例。在這個領域使用Python還有許多其他應用和可能性，包括分析投資組合的表現，預測股票價格等等。

回答不易望請採納

③ 如何利用Python預測股票價格

預測股票價格沒有意義。
單支股票價格，多股組合，大盤這些都可以使用神經網路來學習，02年就做過了，漲跌預測平均能達到54%到57%的准確率，但是只能定性，無法定量，因此，在扣除印花稅之後無利可圖。

純粹使用股票交易數據來預測並保證總體獲利不是程序能辦到的，人也辦不到。
目前世界上最先進的炒股機器也只能利用網路時差那微不可計的零點幾秒在歐洲與美國證券間倒來倒去，那套系統研發費用數千萬，硬體（主要是獨立光纜）費用以億計。

④ 用Python怎麼做量化投資

本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平台。
一、數據
首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎
如何得到數據？

Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟體的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源
TuShare：TuShare -財經數據介麵包，基於Python的財經數據包，利用Python進行摘取
如何存儲數據？
Mysql
如何預處理數據？

空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
數據標准化
數據如何分類？
行情數據
財務數據
宏觀數據
二、計算語言&軟體

已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配

Matplotlib：畫圖庫
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模塊
TuShare：免費、開源的python財經數據介麵包

Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數可視化

python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變數可視化
推薦的python學習文檔和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。

涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔

TuShare文檔
第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

⑤ 如何使用Python獲取股票分時成交數據

可以使用爬蟲來爬取數據，在寫個處理邏輯進行數據的整理。你可以詳細說明下你的需求，要爬取的網站等等。
希望我的回答對你有幫助

⑥ 如何用python獲取股票數據

在Python的QSTK中，是通過s_datapath變數，定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過QSDATA這個環境變數來設置對應的數據文件夾。具體的股票數據來源，例如滬深、港股等市場，你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到s_datapath變數所指定的文件夾中。然後可使用Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess進行數據訪問。

⑦ 如何在Python中用LSTM網路進行時間序列預測

時間序列模型

時間序列預測分析就是利用過去一段時間內某事件時間的特徵來預測未來一段時間內該事件的特徵。這是一類相對比較復雜的預測建模問題，和回歸分析模型的預測不同，時間序列模型是依賴於事件發生的先後順序的，同樣大小的值改變順序後輸入模型產生的結果是不同的。
舉個栗子：根據過去兩年某股票的每天的股價數據推測之後一周的股價變化；根據過去2年某店鋪每周想消費人數預測下周來店消費的人數等等

RNN 和 LSTM 模型

時間序列模型最常用最強大的的工具就是遞歸神經網路（recurrent neural network, RNN）。相比與普通神經網路的各計算結果之間相互獨立的特點，RNN的每一次隱含層的計算結果都與當前輸入以及上一次的隱含層結果相關。通過這種方法，RNN的計算結果便具備了記憶之前幾次結果的特點。

典型的RNN網路結構如下：

4. 模型訓練和結果預測
將上述數據集按4:1的比例隨機拆分為訓練集和驗證集，這是為了防止過度擬合。訓練模型。然後將數據的X列作為參數導入模型便可得到預測值，與實際的Y值相比便可得到該模型的優劣。

實現代碼

  • 時間間隔序列格式化成所需的訓練集格式

  • import pandas as pdimport numpy as npdef create_interval_dataset(dataset, look_back):

  • """ :param dataset: input array of time intervals :param look_back: each training set feature length :return: convert an array of values into a dataset matrix. """

  • dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back):

  • dataX.append(dataset[i:i+look_back])

  • dataY.append(dataset[i+look_back]) return np.asarray(dataX), np.asarray(dataY)


  • df = pd.read_csv("path-to-your-time-interval-file")

  • dataset_init = np.asarray(df) # if only 1 columndataX, dataY = create_interval_dataset(dataset, lookback=3) # look back if the training set sequence length

    • 這里的輸入數據來源是csv文件，如果輸入數據是來自資料庫的話可以參考這里

  • LSTM網路結構搭建

  • import pandas as pdimport numpy as npimport randomfrom keras.models import Sequential, model_from_jsonfrom keras.layers import Dense, LSTM, Dropoutclass NeuralNetwork():

  • def __init__(self, **kwargs):

  • """ :param **kwargs: output_dim=4: output dimension of LSTM layer; activation_lstm='tanh': activation function for LSTM layers; activation_dense='relu': activation function for Dense layer; activation_last='sigmoid': activation function for last layer; drop_out=0.2: fraction of input units to drop; np_epoch=10, the number of epoches to train the model. epoch is one forward pass and one backward pass of all the training examples; batch_size=32: number of samples per gradient update. The higher the batch size, the more memory space you'll need; loss='mean_square_error': loss function; optimizer='rmsprop' """

  • self.output_dim = kwargs.get('output_dim', 8) self.activation_lstm = kwargs.get('activation_lstm', 'relu') self.activation_dense = kwargs.get('activation_dense', 'relu') self.activation_last = kwargs.get('activation_last', 'softmax') # softmax for multiple output

  • self.dense_layer = kwargs.get('dense_layer', 2) # at least 2 layers

  • self.lstm_layer = kwargs.get('lstm_layer', 2) self.drop_out = kwargs.get('drop_out', 0.2) self.nb_epoch = kwargs.get('nb_epoch', 10) self.batch_size = kwargs.get('batch_size', 100) self.loss = kwargs.get('loss', 'categorical_crossentropy') self.optimizer = kwargs.get('optimizer', 'rmsprop') def NN_model(self, trainX, trainY, testX, testY):

  • """ :param trainX: training data set :param trainY: expect value of training data :param testX: test data set :param testY: epect value of test data :return: model after training """

  • print "Training model is LSTM network!"

  • input_dim = trainX[1].shape[1]

  • output_dim = trainY.shape[1] # one-hot label

  • # print predefined parameters of current model:

  • model = Sequential() # applying a LSTM layer with x dim output and y dim input. Use dropout parameter to avoid overfitting

  • model.add(LSTM(output_dim=self.output_dim,

  • input_dim=input_dim,

  • activation=self.activation_lstm,

  • dropout_U=self.drop_out,

  • return_sequences=True)) for i in range(self.lstm_layer-2):

  • model.add(LSTM(output_dim=self.output_dim,

  • input_dim=self.output_dim,

  • activation=self.activation_lstm,

  • dropout_U=self.drop_out,

  • return_sequences=True)) # argument return_sequences should be false in last lstm layer to avoid input dimension incompatibility with dense layer

  • model.add(LSTM(output_dim=self.output_dim,

  • input_dim=self.output_dim,

  • activation=self.activation_lstm,

  • dropout_U=self.drop_out)) for i in range(self.dense_layer-1):

  • model.add(Dense(output_dim=self.output_dim,

  • activation=self.activation_last))

  • model.add(Dense(output_dim=output_dim,

  • input_dim=self.output_dim,

  • activation=self.activation_last)) # configure the learning process

  • model.compile(loss=self.loss, optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) # train the model with fixed number of epoches

  • model.fit(x=trainX, y=trainY, nb_epoch=self.nb_epoch, batch_size=self.batch_size, validation_data=(testX, testY)) # store model to json file

  • model_json = model.to_json() with open(model_path, "w") as json_file:

  • json_file.write(model_json) # store model weights to hdf5 file

  • if model_weight_path: if os.path.exists(model_weight_path):

  • os.remove(model_weight_path)

  • model.save_weights(model_weight_path) # eg: model_weight.h5

  • return model

    • 這里寫的只涉及LSTM網路的結構搭建，至於如何把數據處理規范化成網路所需的結構以及把模型預測結果與實際值比較統計的可視化，就需要根據實際情況做調整了。

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