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Python股票分析入门教程 从数据获取到策略构建

该项目提供Python股票分析入门教程,内容涵盖数据获取、分析、技术指标、绘图和简单交易策略构建。教程分为Jupyter和Python两个版本,包含26个主题,循序渐进地介绍Python编程和股票分析基础知识。适合初学者逐步掌握Python股票分析技能。

finviz - FinViz非官方Python API实现金融数据分析
FinvizGithubPython API市场分析开源项目股票筛选金融数据
finviz-api是FinViz金融网站的非官方Python接口,提供股票筛选、投资组合管理和个股分析等功能。支持下载图表、导出数据,并可获取内部交易和分析师目标价信息。数据有15-20分钟延迟,主要用于金融分析和研究,不适合实时交易。使用需遵守FinViz服务条款。
python-novice-gapminder - 非程序员的Python数据分析与可视化入门
GithubJupyterPython开源项目数据分析绘图编程教程
Python-novice-gapminder项目面向非程序员,专注于Python数据分析和可视化教学。通过Jupyter交互环境,学习者可掌握Python基础知识并应用于实际数据处理。内容涵盖基本语法、数据分析和可视化等方面,适合数据分析初学者。项目由Software Carpentry维护,提供学习资源和社区支持。
learn-modern-python - 现代Python教程,AI代理与GPT开发入门
AI开发GithubPython开源项目数据分析类型提示设计模式
learn-modern-python项目提供全面的现代Python课程,专注于自定义GPT和AI代理开发。课程内容包括类型提示、编程最佳实践和数据分析,配套视频教程、教科书和实践项目。适合专业开发者提升Python技能,为AI和机器学习领域深入学习做准备。
ta-lib-python - 高效金融技术分析库 支持多种指标与图表识别
GithubPythonTA-Lib开源项目技术分析指标金融市场
TA-Lib Python是一个基于Cython的金融技术分析库,提供150多种市场技术指标和蜡烛图模式识别。性能优于原始SWIG接口,支持NumPy、Pandas和Polars等数据处理库。该库为金融分析软件开发者提供多种技术分析工具,可用于处理市场数据,计算移动平均线、MACD、RSI、布林带等指标。
FinRL-Tutorials - FinRL金融强化学习实践教程与应用案例集
FinRLGithub开源项目投资组合管理深度强化学习量化交易金融市场
FinRL-Tutorials项目提供强化学习在金融交易中的实践教程。内容涵盖股票交易、投资组合管理和加密货币等领域,从入门到高级逐步深入。教程展示FinRL框架应用,同时介绍可解释AI和集成学习等技术。项目为研究人员和从业者提供了将AI应用于金融市场的学习资源。
ai_quant_trade - AI量化交易平台,支持策略学习与实盘操作
Github因子挖掘开源项目强化学习机器学习深度学习股票AI操盘手
此平台提供从学习、模拟到实盘的一站式AI量化交易服务,涵盖因子挖掘、机器学习、深度学习和强化学习等策略,配备辅助操盘工具。详细教程和多种策略案例适合机构和个体投资者,支持高频交易和股票推荐。最新功能包括StructBERT市场情绪分析、强化学习交易和机器学习自动挖掘因子。
yahooquery - 快速获取雅虎财经数据的Python库
GithubPythonYahoo Finance APIyahooquery开源项目数据分析金融数据
yahooquery是一个非官方雅虎财经API的Python封装库,能快速检索多个股票代码的数据,并以Pandas数据框呈现。它支持异步请求,通过API端点获取数据,提高了效率和可靠性。此外,yahooquery还为雅虎财经高级用户提供额外功能。
YouTube-Tutorials - 学习Python编程、Streamlit框架与AI自动化
AutomationBioinformaticsGithubMachine-LearningPythonYouTube-Tutorials开源项目
提供涵盖Python、Streamlit、机器学习、openAI、Google Sheets自动化、Pandas、生物信息学和chatGPT等主题的视频教程,助您掌握这些技术。最新内容包括构建AI SaaS产品、微服务开发以及GPT-4o模型应用。适合初学者和专业人士,从基础到高级编程与AI自动化都能学到。
machine-learning-for-trading - 深入解析机器学习在交易策略中的应用,从数据采集到模型实施
Github交易策略开源项目机器学习深度学习算法交易金融数据
《Machine Learning for Trading》第二版系统探索了机器学习在创建、回测及评估交易策略中的作用,涵盖线性回归至深度强化学习等技术,并且重点介绍了金融数据处理和生成对抗网络的使用。全书800页,包含150个实际案例,适合交易和机器学习领域的读者。
data-science - 数据科学初学者实践教程集合
GithubJavaScriptPython开源项目数据分析数据可视化数据科学
Data Science for Beginners项目提供了一系列Jupyter Notebooks和网页开发代码,涵盖数据科学完整工作流程。项目使用Python、HTML5和JavaScript(特别是D3.js),展示了scikit-learn和PyCaret等工具的应用。内容包括数据收集、预处理、分析、文本分析和可视化,适合数据科学初学者学习实践。项目还包含数据叙事部分,指导如何改进数据可视化,以及提供了作者Medium博客和Observable个人资料的链接,供进一步学习。
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