股票交易

当前话题为您枚举了最新的股票交易。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

股票交易系统优化方案
在Project目录下,使用weblogic8.0+jbuilder2006+sqlserver2000数据库进行平台附加,以提升系统稳定性和性能。
最佳股票交易时间的机器学习优化
股票交易最佳时机与机器学习的应用密不可分。这份精选列表涵盖了在股票交易中应用机器学习或深度学习的公司名单,包括使用定量模型进行系统交易的著名对冲基金公司。AI对冲基金也使用众包算法,允许人们提交算法并获取报酬。此外,还介绍了深度学习平台如何计算并检测交易模式。查看相关视频和报道,深入了解这一前沿技术的应用。
金融分析优化股票交易时机的策略
这是一个金融分析项目,通过简单移动平均线(SMA)交易策略进行回测,以优化股票交易时机。简单移动平均线(SMA)通过计算多个时间段的证券收盘价平均值,帮助识别价格趋势,指导交易决策。在这种策略中,短期平均线通常用作支撑水平,有助于判断价格是否开始上涨或下跌。该项目利用统计分析系统(SAS)的宏和SQL技术进行数据处理和分析。
使用 Python 爬取雅虎财经股票交易数据
编写了 Python 爬虫代码,可获取雅虎财经股票交易数据 修改 URL 可爬取其他网站数据
高频交易技术开发股票市场最佳买卖时机
这个项目专注于一个梦幻股票市场游戏,通过使用Alphavantage和R开发复杂的机器学习算法来增加预算。每个玩家都有100,000幻想钱,必须每天至少进行250次成功交易,并遵守每分钟2次调用和每天最多300次API调用的限制。所有交易将在上午10点至下午4点之间进行,每次失败的交易将导致$1,000BDD的罚款。另外,从下午4点开始,所有预算大于0.00美元的交易将设置为0.00美元。所有的买卖交易必须来自AWS,且每天与同一家公司的交易次数不能超过30笔。
中国股票市场个体交易时间间隔分布的实证研究(2012年)
通过对中国股票市场大量投资者的交易数据进行统计分析,发现个体买入和卖出股票的时间间隔呈现幂律分布特征,经过Kolmogorov-Smirnov统计检验验证其幂指数接近,反映了人类交易行为的一致性。此外,股票交易次数和交易金额的分布显示明显的尾重现象,但不符合幂律分布。研究结果揭示中国股市仍然以小投资者为主,并且投资者平均交易次数较少。
使用递归神经网络进行股票/ETF/ELW回测与实时交易平台
西比尔女巫(Sibyl)是一个专注于递归神经网络(RNN)形成交易信号的回测和实时交易平台,通过TCP通信通道实现服务器/客户端模型,支持分布式系统或单一系统中的回测和实时交易。项目基于C++/CUDA和Python/Theano技术,提供灵活的RNN结构,有效管理股票/ETF/ELW的交易请求和状态转发。
家庭股票资产管理模板
这个股票资产管理模板可以帮助已进行股票投资的个人记录并分析其投资情况。模板包含四张工作表: 1. 股价表: 自动生成用户交易过的股票代码和名称,并允许用户记录每年年底的股票价格。 2. 交易记录表: 用户可以记录每次股票交易的日期、代码、买入/卖出数量和价格。 3. 股本及历年盈亏表: 用户输入总股本后,模板自动计算历年股票交易的盈亏状况。 4. 手持股票及持平价表: 用户可以查询指定年份持有的股票种类和数量,以及每种股票的盈亏情况和持平卖出价。 模板中包含示例数据,用户可以清除后输入自己的数据。
淘宝交易系统
天下淘网络购物系统基于JSP开发,包含购物车、用户管理、管理员管理和商品信息分类功能,系统通过数据库连接实现功能。
春天交易管理.jar
无法解析类型org.springframework.dao.DataAccessException。它是间接引用的异常缺少的包。