机器学习 一、概述 1.什么是机器学习？ 人工智能：通过人工的方法，实现或者近似实现某些需要人类智能处理的问题，都可以称为人工智能。 机器学习：一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，而该经验的效果可以通过P得以表现，如果随着T的增加，借助P来表现的E也可以同步增进，则称这样的程序为机器学习系统。 自我完善、自我修正、自我增强。 2.为什么需要机器学习？ 1)简化或者替代人工方式的模式识别，易于系统的开发维护和升级换代。 2)对于那些算法过于复杂，或者没有明确解法的问题，机器学习系统具有得天独厚的优势。 3)借鉴机器学习的过程，反向推理出隐藏在业务数据背后的规则——数据挖掘。 3.机器学习的类型 1)有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习 2)批量学习和增量学习 3)基于实例的学习和基于模型的学习 4.机器学习的流程 数据采集 数据清洗 数据 ----------------------- 数据预处理 选择模型 训练模型 验证模型 机器学习 ----------------------- 使用模型 业务 维护和升级

使用python进行股票分析和选股.zip

这是用Telerik ChartView设计的股票数据采集及分析软件，目前只完成了数据的采集和图形呈现，还没有加入分析功能，采集功能：从网上下载股票数据转换成Excel,导入系统，同时系统根据当前股票交易时间在设定后自动从新浪财经获取数据并实时显示，当要收市时，将最后的一此获取数据添加到K线数据中，这样只需最开始导入一次数据，后面每次在线后，数据会不断添加的K线数据中。 最开始使用的是WPFVisifire呈现，但拖放时卡得不行，换成Telerik后，拖放时如丝般顺滑，看来WPF控件的优化非常重要。 之前的上传 http://download.csdn.net/detail/maiker/9732083可以作废 相对于之前的上传的，这次增加了10种常用的技术指标的算法(主要与同花顺匹配)，当导入可添加数据时，自动计算这些指标，但没增加指标的参数化功能，这点可以在程序运行后，通过重新执行某个指标的计算并存入数据库，实现变参数化。 另外这次使用了Telerik的Direct2D呈现图形，由于有庞大的Chart同步,在大数据量的情况下，仍旧不是很流畅，但能忍受，可以考虑一次加载所有数据，然后控制缩放区域，用Telerik的基于图形的缩放，应该会很流畅，比基于数据的拖放应该流畅多了，Telerik有一个这样的例子，测试了一下确实很流畅，但TrallBar的同步没处理好，就没有使用这种方式了

基于pytorch的股票分析系统。 系统在生活中的应用十分广泛，无论是个人还是企业，在日常生活中都需要系统，不仅可以提高工作效率和质量，也可以提高数据准确性，以下是系统的好处： 1. 提高效率：系统可以自动化处理大量的数据和信息，从而减少了人工操作的时间和错误率，提高了工作效率和质量。 2. 降低成本：系统可以减少人力资源和物质资源的浪费，使企业在生产和管理上节约成本，提高企业效益。 3. 提高数据准确性：系统可以自动化管理和处理数据，减少了人工操作中的错误和遗漏，从而提高了数据的准确性和可靠性。 4. 增强决策支持：系统可以为企业提供大量的有用信息和数据分析，为企业决策提供支持和依据，提高了决策的准确性和科学性。 5.提高客户服务：系统可以为客户提供更快捷、更准确的服务，提高了客户满意度和忠诚度，增强企业的竞争力。 随着互联网技术的高速发展，人们生活的各方面都受到互联网技术的影响。现在人们可以通过互联网技术就能实现不出家门就可以通过网络进行系统管理，交易等，而且过程简单、快捷。同样的，在人们的工作生活中，也就需要互联网技术来方便人们的日常工作生活，实现工作办公的自动化处理。

1. 金融量化-上证指数某股票的模型分析收益率 2. R语言版本

用VFP开发的专门用于股票分析的程序，内容非常丰富，包括价格监控，乖离率分析，股票自动交易，希望共同提高进步，VFP的能力非常强大

matlab预测股票价格走势 - 基于时间序列分析的机器学习和深度学习模型股价预测

股票分析系统源码，基于python，tornado框架.zip

数据融合matlab代码 研究方法论大作业 姓名：彭海峰 学号：20083900210005 班级：2020级网络空间安全硕士研究生 简介： 对2019年11月1日至2020年11月1日的股票收盘价进行分析，并通过计算得到相关数据，以此绘制可视化图表。 图表中的原始数据来源来自tushare库， tushare是一个财经数据接口包，主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程。 得到了原始数据之后，在使用python进行画图之前，需要对得到的原始数据进行计算， 这里使用了math、numpy、pandas、stockstats四个库进行计算。 math 库提供了许多对浮点数的数学运算函数；numpy代表 “Numeric Python”，它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库； pandas 是基于NumPy 的个库，该工具是为了解决数据分析任务而创建的； stockstats是一个专用于对股票进行分析的库，其包含计算股票中的16个常用指标方法。 最后画图使用了matplotlib库，这个库是Python中最常用的可视化工具之一，功能非常强大， 而其中的

Excel获取每日连板数据 对所有股票数据进行监控，选出涨停板股票清单； 可以查看昨日数据今日的涨跌情况 后端采用VBA通过API获取数据并创建前台分析链接