股票

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。

利用数学模型全面解析股票历史数据，包括交易数据、股价波动、收益和市场状况等，从大量股票中发现上涨规律，精准预测潜在待涨股票。

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。

数据挖掘在股票分析预测方面发挥着重要作用，通过分析大量数据来预测股市走势。

本节介绍利用股票指数对投资组合模型进行简化的方法。通过线性回归，可以找出股票收益与股票指数之间的线性关系。根据该线性关系，可将股票收益表示为股票指数的线性函数。该方法可以避免协方差矩阵的计算，从而简化模型。

这份研究深入探讨了如何利用海量文本数据预测股票市场波动。论文作者陈志勇详细介绍了从新闻报道、社交媒体讨论和其他公开文本数据中提取有用信息的方法，并评估了这些信息对预测股票价格趋势的有效性。研究结果揭示了文本大数据在金融预测领域的巨大潜力，为投资者和金融机构提供了新的决策依据。

这是一个简单的MATLAB函数，用于利用几何布朗运动计算股票波动率的VaR。

分析上市公司股票财务指标，如流动比率、资产负债率等。 使用Matplotlib绘制统计图，包括折线图、条形图、柱状图、散点图。 利用Jupyter Notebook进行交互式数据分析和可视化。 运用NumPy、Pandas和Matplotlib进行数据处理和图形绘制。

利用 Matlab GUI 构建股票衍生品计算器，涵盖以下选项类型： 欧式期权 美式期权 亚式期权 指数期货 现金或无选择 有资产或无资产选项 回溯选项 选择器选项 复合期权 交换选项 电源选项 使用说明：1. 将 EquityDerivGUI 文件解压至本地目录。2. 在 Matlab 中，将当前目录切换至解压后的目录。3. 运行主文件 DerivativeGui.m。 测试环境：Matlab 7.0.1

本项目利用PyQT框架开发了一个股票数据分析系统，PyQT提供了与Qt库的接口，使开发者能够创建功能丰富的图形用户界面（GUI）应用。该系统跨平台可在Windows、Linux和Mac OS等操作系统上运行。数据分析涉及数据清洗、处理、转换和模型建立，以发现有价值的洞察，支持业务决策。系统功能包括数据预处理、统计分析、时间序列分析和可视化。PyQT提供用户交互界面，包括窗口、按钮、表格和图表等元素，方便用户输入股票代码、选择分析时段、查看和导出分析结果。系统集成技术分析和基本面分析方法，应用多种Python库如pandas、matplotlib、plotly、pandas_datareader和scikit-learn等。系统结合数据科学和软件工程技能，为投资者提供直观和功能强大的股票市场分析工具。