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NITIAN
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Web UI consciousness monitor for Hermes — the AI agent with persistent memory
The simplest, fastest repository for training/finetuning medium-sized GPTs.
Gathers machine learning and deep learning models for Stock forecasting including trading bots and simulations
探究利用informer进行时间序列预测,用于量化分析。实验以2011-01-01至2016- 01-01数据为训练集,2016-01-01至2018-01-01为验证集,2018-01-01至2023-01-01为测试集。Encoder部分输入前63天的数据,decoder部分我们希望根据前21日的数据预测后3日的收益率情况,采用的被解释变量为日收益率,解释变量为日、月、季度、半年、年标准…
使用20天股票的高、开、低、收、上影线、下影线、实体相对于昨日价格的涨跌幅来预测后5天最高收盘价的涨跌幅。模型是使用keras中的SimpleRNN搭建,使用训练数据集中的后20%用做测试集。
本科毕业设计,利用深度强化学习训练A股市场股票自动交易智能体
Using BaoStock to parse stock data and calculate some indicators. 用BaoStock来抓取A股的数据并计算一些指标。
该项目通过scrapy爬虫从巨潮网络的服务器获取中国股市的公告
完全自动化的国际新闻抓取、分析和通知系统。系统每天自动抓取世界各地的权威新闻源,使用大模型进行深度分析,预测世界局势并给出投资建议。
股票相关控件(分时图、五日分时图、自选股迷你分时图、资金趋势图、盈亏额/盈亏率)- (曲线图、折线图)
该项目用于对沪深300股票的预测,包括股票下载,数据清洗,LSTM 模型的训练,测试,以及实时预测
股票行情实时数据接口-A股,完全免费的沪深证券股票数据-中国股市,python最简封装的API接口,包含日线,历史K线,分时线,分钟线,全部实时采集,系统包括新浪腾讯双数据核心采集获取,自动故障切换,STOCK数据格式成DataFrame格式,可用来查询研究量化分析,股票程序自动化交易系统.为量化研究者在数据获取方面极大地减轻工作量,更加专注于策略和模型的研究与实现。
Using python and scikit-learn to make stock predictions