28,11,2019
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dengwen168 |
一、每日涨跌统计以及每日收益率的特征
所用的数据是从2010年4月19日到2017年2月7日的if数据。总共有1652个交易日，有888个交易日是上涨的，而764个交易日下跌。
IF单日涨幅最大为13.29个点（大奇迹日），单日跌幅最大为8.9个点（大盘跌停）。
二、代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
# df = rd.get_price('CSI300.INDX', '2005-01-01', '2015-07-2 ...
27,11,2019
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dengwen168 |
一、优矿
要登陆优矿，直接使用手机验证码登陆即可。
或者用账号：138+K134
二、效果
三、代码
from hmmlearn.hmm import GaussianHMM
import datetime
import numpy as np
from matplotlib import cm, pyplot as plt
import matplotlib.dates as dates
import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set_style('white')
beginDate = '20100401'
endDate = '20160317'
data = DataAPI. ...
18,11,2019
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dengwen168 |
一、朱村板块有垃圾场在建，慎重考虑。
二、中森名苑附近有坟场。
16,11,2019
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dengwen168 |
自己的机器学习机器一直没有配好，听说极客云、极算云之类的可以在线使用，于是今天试用了一下极客云。
一、用户指南
极客云的用户指南还是挺详细，写得简单明白。
二、价格
从每小时2块多到每小时16元，有很多种配置供你选择。
三、预装框架
四、备忘
1.自己安装包
虽然极客云内置了一些框架，不过有时候自己用到的一些包肯定要自己安装的，不过我就在安装的时候碰到了一些问题。明明在terminal成功安 ...
15,11,2019
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dengwen168 |
一、预测股价
代码：
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas_datareader import data,wb
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial.distance import euclidean
from fastdtw import fastdtw
pd.set_option('display.max_colwidth',200)
import pandas_datareader as pdr
start_date = pd.to_datetime('2000-01-01')
stop_date = pd.to_datetime('2016-03-0 ...
13,11,2019
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dengwen168 |
一、High 1 buy
上涨中的回撤或者震荡中：
当下一根k线比当前k线高，当前k线叫 High 1 buy(High 1 buy setup, High 1 reversal)，下一根k线叫High 1 entry
02,11,2019
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dengwen168 |
使用自己的手机作为热点，然后利用笔记本进行连接，有一台笔记本正常连接，有一台显示“IP地址”冲突，无法上网。
一、按下面的操作
二、浏览器代理
然后重试还是不行，浏览器显示什么代理拒绝。
打开firefox的菜单--选项
26,10,2019
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dengwen168 |
https://www.ricequant.com/community/topic/103/ipython-notebook-research-alpha%E4%B8%8B%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%80%E7%9E%A5-%E5%85%B3%E4%BA%8E%E8%B7%8C%E8%B7%8C%E6%B6%A8%E6%B6%A8%E7%9A%84%E6%80%9D%E8%80%83
https://uqer.io/v3/community/share/56ec30bf228e5b887be50b35
https://www.joinquant.com/research?url=%2Fdefault%2Fresearch%2Fredirect%3Fnext%3D%252Fuser%25 ...
26,10,2019
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dengwen168 |
一、简介
本项目是对论文《Stock Trading with Recurrent Reinforcement Learning (RRL)》的代码重现。
论文URL:http://cs229.stanford.edu/proj2006/Molina-StockTradingWithRecurrentReinforcementLearning.pdf
二、结论
先看结论吧：
这种方法的主要困难在于某些股票事件没有显示结构。从上面的第二个示例中可以看出，强化学习者无法预测股价的急剧下跌，并且像人类一样脆弱。如果与预测这种急剧下降 ...
26,10,2019
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dengwen168 |
最终靠谱的不是模型，而是你给模型了什么特征。
这个特征在机器学习里叫特征，在量化投资里叫因子，至于如何挖掘靠谱的因子，那就是另一门学问和技术了，这也是大小量化投资机构量化投资研究员吃饭的手艺，必然不是仅仅靠一个End-to-End的深度学习模型就能搞定的了。
根据第一点股票预测这件事情肯定是可以做的，因为股票预测是数据挖掘的问题，无非也就是根据一堆数据分析去得出一个分类而已：{0：涨，1 ...
