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Python股票分析入门教程从数据获取到策略构建

Python 股票分析数据处理技术分析 GitHub项目 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南

GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习

Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。

Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project - 数据科学项目全生命周期实践指南

APIGithubweb爬虫开源项目数据收集数据科学数据集

该项目提供了数据科学项目完整生命周期的实践指南。涵盖数据收集、清洗、特征工程、模型训练及部署全过程。详细介绍网络爬虫、API、数据库等数据获取方法，并汇总多个开放数据集资源。同时包含数据预处理、特征选择、模型评估等关键环节的最佳实践。对数据科学学习者和从业人员具有重要参考价值，有助于全面把握数据科学项目流程。

Deep-Learning-Projects - Jupyter notebook深度学习项目集合与实践指南

GitHubGithubJupyter Notebook开源项目教程深度学习项目

Deep-Learning-Projects是一个包含多个深度学习小项目的GitHub仓库，以Jupyter notebook形式呈现。仓库提供详细的项目说明和配套视频教程，涵盖多个深度学习领域。这些资源为不同水平的学习者和开发者提供了实践机会，有助于从理论到实践的学习过程。

feature-engineering-for-time-series-forecasting - 时间序列预测特征工程全面指南

GithubPython开源项目数据处理时间序列预测机器学习特征工程

该项目提供时间序列预测特征工程的全面指南，涵盖数据表格化、时间序列分解、缺失值处理和异常值检测等核心内容。深入介绍滞后特征、窗口特征、趋势和季节性特征的创建方法，以及日期时间和分类特征的处理技巧。通过实践代码和详细说明，旨在提升预测模型性能。

tradingview-webhooks-bot - TradingView信号自动化处理的轻量级Python框架

GithubPythonTradingViewwebhooks开源项目框架自动化交易

Tradingview-webhooks-bot是一个轻量级Python框架，专为处理TradingView的webhook数据而设计。它提供了灵活的接口，允许用户实现自定义逻辑，构建个性化的交易策略。框架采用事件驱动架构，使用Flask处理webhook，并提供简洁的API。用户可以方便地创建操作、链接事件，并支持Docker快速部署，是开发自动化交易系统的理想工具。

FinMind - 开源金融数据分析平台

APIFinMindGithub开源数据开源项目股票分析金融数据

FinMind是一个开源金融数据分析平台，提供超过50种金融数据集。涵盖台股、美股、期货、期权等市场的技术面、基本面、筹码面和消息面数据。平台每日自动更新，用户可直接进行深入分析。FinMind提供API接口、数据可视化和回测工具，适合研究者、投资者和数据科学家使用。该项目旨在简化金融数据获取和分析流程，提供全面及时的市场信息。

tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法

该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。

SimFin - 综合股票分析与金融数据解决方案

AI工具回测投资策略数据可视化股票分析金融数据API

SimFin提供先进的股票分析和金融数据服务，涵盖5000多只股票的20年财务历史。平台功能包括股票筛选、策略回测、自定义指标创建和数据可视化。通过API接口，用户可便捷获取高质量金融数据。作为简化金融分析的工具，SimFin广受专业人士青睐，适用于投资研究和策略开发。

scientific-visualization-book - Python和Matplotlib科学数据可视化技术指南

GithubMatplotlibPython开源图形库开源项目数据图表科学可视化

该书全面介绍Python和Matplotlib在科学可视化领域的应用。内容涵盖Matplotlib基本原理、图形设计、高级概念及实例。书中详细阐述图形组成、坐标系统、比例和投影等技术要点，并就图形优化提供指导。适合研究人员和开发者系统学习科学数据可视化技能，提供基础到进阶的完整知识体系。

deepdow - 融合深度学习的投资组合优化框架

GithubPython包开源项目投资组合优化权重分配梯度下降深度学习

deepdow是一个Python开源项目，致力于连接投资组合优化和深度学习。它通过构建完全可微分的层级管道，实现市场预测和优化问题设计的融合。该框架支持单次前向传递完成权重分配，集成可微凸优化技术，并提供多种数据加载策略。deepdow适用于CPU和GPU环境，为研究人员提供了灵活的实验平台。

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