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文章 2024-09-25 来自：开发者社区

用python的tushare模块分析股票案例（python3经典编程案例）

1. tushare概述 tushare是一个免费开源的python财经数据接口包。文档地址：https://waditu.com/document/2，有很多案例。安装：pip3 install tushare 2. 常用股票数据指标： open: 开盘价high: 最高价low: 最低价close: 收盘价volume: 成交量ma...

阿里云文档 2024-09-10

DataV-Note Python分析

Notebook目前支持Python语言的代码编写和运行。通过Python，您可以根据您的分析思路编写代码，打印运行结果、绘制图表和绘制表格。本文介绍分析单元中的Python分析功能。

文章 2024-04-30 来自：开发者社区

Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化（下）

Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化（上）：https://developer.aliyun.com/article/1498624 滚动窗口平滑和移动平均 pandas.DataFrame.rolling 让我们将数据拆分为...

文章 2024-04-30 来自：开发者社区

Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化（上）

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33550 时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的，具有特定频率，也可以是不规则间隔的，比如电话通话记录（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。什么是时间序列？在进行投资和交易研究时，对于时间序列数据及其操作要有专业的理解。本文将重点介绍如何使用Python和Panda...

文章 2024-04-25 来自：开发者社区

PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD

全文链接：http://tecdat.cn/?p=28265 作者：Xiaoyi Sun 预测股票价格，并在合适的时间产生交易策略实现收益，一直是一个热门的问题，到现在为止也提出了很多预测方法。但股票价格的实时预测是一个难点，需要及时预测价格趋势并作出交易判断。解决方案 ...

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列（下）

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列（中）：https://developer.aliyun.com/article/1490525 我们绘制模型残差。 SPY最佳模型残...

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列（中）

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列（上）：https://developer.aliyun.com/article/1490523 AR(1) 模型，ALPHA = 0.6 正如预期的那样，我们模拟的 AR(1) 模型的分布是正常的。滞后值之间存...

文章 2024-04-23 来自：开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列（上）

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24092 前言在量化金融中，我学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。通过发展我们的时间序列分析 (TSA) 方法组合，我们能够更好地了解已经发生的事情，_并对_未来做出更好、更有利的预测。示例应用包括预测未来资产收...

文章 2024-04-18 来自：开发者社区

Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场

说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python。毕竟，Python 是一种流行的编程语言，可用于所有类型的领域，包括数据科学。有大量软件包可以帮助您实现目标，许多公司使用 Python 来开发与金融界相关的以数据为中心的应用程序和科学计算。最重要的是，Python 可以帮助我们利用许多不同的交易策略，这些策略（没有它）将...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列4

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列3；https://developer.aliyun.com/article/1485073 自回归条件异方差模型 - ARCH(p) ARCH(p) 模型可以简单地认为是应用于时间序列方差的 AR(p) 模型。另一种思考方式是，我们的时间序列 _在时间 t_的方差取决于对先前时期方差的过去观察。 ...

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更新时间 2024-09-26 13:24:43

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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