股票数据重采样

1. 股市数据从哪里得到

电信、联通运营商精准数据
一、直接提取竞争对手公司做竞价推广页面的意向客户联系方式
二、直接提取竞争对手公司咨询座机接通的客户联系方式，
三、直接提取同行业APP注册的用户联系方式
各行各业，只要你需要意向客户，我就能帮你。

2. 如何回测股票的盈亏比例

1、选择一个投资策略：根据自己的投资目标和风险承受能力，选择一个投资策略，如均线突破、动量交易或价值投资等。
2、确定回测期间：选择一个历史时间段，如过去一年、三年或五年等，以便对策略的肢渣表现进行评估。
3、收集历史股票数据：从股票市场数据提供商或其他可靠的数据源收集历史股票价格数据，并将其导入回测软件中。
4、设定交易规则和参数：根据所选策略，设定买入和卖出的交易规则和参数，如何时买入和卖出、裂绝止损和止盈点等。
5、进行回测计算：使用回测软件进行计算并分析策略在历史数据中的盈亏比例、胜率、最大历源悄回撤等指标。
6、分析结果并优化策略：分析回测结果，根据实际情况进行策略优化，如调整交易规则和参数等。

3. 如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表

1. 关于数据采集
股票数据是一种标准化的结构数据，是可以通过API接口访问的（不过一般要通过渠道，开放的API有一定的局限性）。也可以通过爬虫软件进行采集，但是爬虫软件采集数据不能保证实时性，根据数据量和采集周期，可能要延迟几十秒到几分钟不等。我们总结了一套专业的爬虫技术解决方案(Ruby + Sidekiq)。能够很快实现这个采集，也可以后台可视化调度任务。

2. 关于展现
网络股票数据的展现，网页端直接通过HTML5技术就已经足够，如果对界面要求高一点，可以采用集成前端框架，如Bootstrap；如果针对移动端开发， 可以使用Ionic框架。

3. 关于触发事件
如果是采用Ruby on Rails的开发框架的话，倒是很方便了，有如sidekiq, whenever这样子的Gem直接实现任务管理和事件触发。

4. 股票的数据在哪里能找到

一般来说股票的数据可以在任何股票软件中找到，而且在网页上也可以找到股票的历史数据，从而对这支股票作出判断，进一步决定是否购买。

现如今随着时代的发展，股票投资已经成为常态化。许多年前只有少部分人进行股票投资，而且如果要进行投资都需要到交易所内，每天关注大盘走势，从而做出投资决定。现如今随着互联网的发展，各类投资平台纷纷出现。人们足不出户便可以在网络中进行股票投资。各种数据也更加明了，大家可以凭借自己的经验结合股票数据，从而做出最精准的投资决策。

5. 如何用机器学习模型预测股票市场的波动性

预测股票市场的波动性是一个复杂的问题，需要综合考虑许多因素。以下是一个简单的流程来利用机手团器学习模型预测股票市场的波动性：

1. 收集股票市场数据：收集股票市场数据，包括行情数据、公司基本信息、财务数据等。

2. 特征工程：将收集到的数据进行特征提取和数据清洗，提取出有用的特征，去掉冗余信息，并对数据进行处理和转换，例如标准化、缺失值处理等。

3. 划分数据集：将数据集分成训练集和测试集，用训练集训练模型，用测试集来验证和评估模型的性能。

4. 构建模型：选择适合的机器学习模型，例如线性回归、支持向量机等，并基于训练集样本进行模型构建。

5. 模型评估：使用测试集来评估模型的表现，使用评估指标例如均方误差、平均绝对误差、R平方等指标来评估模型的性能。

6. 调参和优化：对模型进行调参和优化，例如调整模型复杂度、正则化、学习率等，以获得更好的模型性能。

7. 使用模型进行预测：使用训练得到的模型对未来的股票市场波动性进行预测，即利用模型对测试集之外的数据进行预测。

需要注意的是，股票市场的波动性受到诸多因素的影响，包括市场基本面、猜搜宏观经济因素、政策影响等，因此预测股票市场波动性是一个十分复杂的问题。通常需综合考毕兆橘虑多个方面的因素，构建多因子模型来提高预测准确率。