股票分析需求：股票分析使用tushare包获取某股票的历史行情数据。输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。假如我从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天为止，我的收益如何？importtushareastsimportpandasaspdfrompandasimportDataFrame,Seriesimportnumpyasnp#获取某只股票的历史行情数据#code:字符串形式的股票代码df=ts.get_k_data(code='000893',start='2000-01-27')
一、题目大意标签:贪心https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii给你一个整数数组prices，其中 prices[i]表示某支股票第i天的价格。在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有一股股票。你也可以先购买，然后在同一天出售。返回你能获得的最大利润 。示例1：输入：prices=[7,1,5,3,6,4]输出：7解释：在第2天（股票价格=1）的时候买入，在第3天（股票价格=5）的时候卖出,这笔交易所能获得利润=5-1=4。 随后，在第4天（股票价格=3）的时候买入，在第5天（股
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文章开始之前，我给大家推荐一个人工智能学习网站，首先说我之前是完全不涉及人工智能领域的，但是我尽然看懂了，以后老哥我就要参与人工智能了。如果你也想学习，点击跳转到网站最近打算写一个用于股票体检的软件，比如股权质押比过高的股票不合格，ROE小于10的股票不合格，PE大于80的股票不合格等等等等，就像给人做体检一样给股票做个体检。也实现了一些按照技术指标、基本面自动选股，实盘买卖点回测功能等等等等。我用vue开发了这样一个软件，目前只有我自己在浏览器上使用，许多小伙伴和我说:“你把它做成网站呗”。先不说别的，这种网站只是备案就够我喝一壶的！所以我就想做成一个PC端的桌面软件，分给小伙伴们在自己的电
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前言雪球成立于2010年，是北京雪球信息科技有限公司旗下推出的投资者社区。雪球一直致力于为中国投资者提供跨市场（沪深、香港、美国），跨品种（股票、基金、债券等）的数据查询、资讯获取和互动交流以及交易服务。模块使用requests>>>pipinstallrequests(数据请求第三方模块)re#正则表达式去匹配提取数据jsonpandaspyecharts开发环境Python3.8解释器Pycharm2021.2版本代码实现步骤发送请求访问网站获取数据解析数据(提取数据)保存数据做柱状图简单的可视化对于本篇文章有疑问的同学可以加【资料白嫖、解答交流群：910981974】开始代码1.发送请求
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分享一个面试题：声明一个数组，代表股票的各个期值，求在这个阶段最大的收益值为多少？简言之:其实就是求数组中两个值的差值中，最大的值。第一反应的思路就是，进行双层循环进行差值计算，再从差值计算获得的数组中选出最大的值。面试完想了这个方法一下有些麻烦，还不如直接就在循环中比较出来，选出最大值，直接输出。这属实有些延迟，面试的表现不太好。letarr=[1,22,37,41,15];letcount=0;letitem=0;for(leti=0;i){for(letj=i+1;j){if(arr[i]>arr[j]){item=arr[i]-arr[j];if(item>count){count=i
分享一个面试题：声明一个数组，代表股票的各个期值，求在这个阶段最大的收益值为多少？简言之:其实就是求数组中两个值的差值中，最大的值。第一反应的思路就是，进行双层循环进行差值计算，再从差值计算获得的数组中选出最大的值。面试完想了这个方法一下有些麻烦，还不如直接就在循环中比较出来，选出最大值，直接输出。这属实有些延迟，面试的表现不太好。letarr=[1,22,37,41,15];letcount=0;letitem=0;for(leti=0;i){for(letj=i+1;j){if(arr[i]>arr[j]){item=arr[i]-arr[j];if(item>count){count=i
前言最近调研了一下我做的项目受欢迎程度，大数据分析方向竟然排第一，尤其是这两年受疫情影响，大家都非常担心自家公司裁员或倒闭，都想着有没有其他副业搞搞或者炒炒股、投资点理财产品，未雨绸缪，所以不少小伙伴要求我这边分享下关于股票预测分析的技巧。基于股票数据是一个和时间序列相关的大数据，所以我打算给大家分享时下最受欢迎的时序模型：LSTM、XGBoost两大经典模型。@目录前言一、模型简介1.1LSTM神经网络模型1.2XGBoost机器学习模型二、项目详细介绍项目目的2.1导入数据2.2研究数据2.3数据预处理2.4搭建模型2.4.1LSTM神经网络模型2.4.2XGBoost模型搭建2.5数据可
