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nseta:图书馆(和控制台应用程序),用于分析和预测熊猫数据框中来自美国国家证券交易所(NSE-印度)的财务数据
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恩塞塔 :nerd_face: Python库(和控制台/ CLI应用程序) 从获取公开可用的数据 IE。 库存实时报价和历史数据[目前仅提供股票。 尚不支持期货/期权/衍生产品。] 绘制各种技术指标 使用烛台图进行模式识别和拟合 回测交易策略 一口气扫描所有股票的测试交易策略,这将告诉您遵循策略后您赚了多少 使用标准和自定义策略进行预测 获取股票的价格走势,PE历史数据和实时报价 创建扫描仪并生成各种技术指标或买/卖信号 扫描实时,摆动,日内和批量交易策略 扫描所有RSI显示超卖/超买情况的股票,或在config.txt中定义您自己的临界值 扫描所有显示昨天或7天平均交易量高增长的股票 当股票超过关键支撑/阻力位时,在控制台上获得通知 基于带宽或任何其他基于技术指标的过滤条件进行扫描 在整个市场时间内,使扫描始终在后台运行 根据1分钟和5分钟MACD调整获取针对日内交易的股票的定制最佳价格建议 建立和
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nseta:图书馆(和控制台应用程序),用于分析和预测熊猫数据框中来自美国国家证券交易所(NSE-印度)的财务数据 (122个子文件)
BANDHANBNK_01-01-2020_08-01-2021 65KB
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.coveragerc 291B
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Dockerfile-talib_alpine 1KB
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Dockerfile_fastquant_debian_gnu_linux 859B
Dockerfile_fbprophet_debian_gnu_linux 1KB
Dockerfile_talib_debian_gnu_linux 562B
DockerfileTest 478B
.dockerignore 251B
.gitignore 2KB
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README.md 134KB
SECURITY.md 2KB
README.md 554B
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forecast-closing.png 316KB
cdl_model.png 272KB
forecast.png 268KB
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forecast-predictions.png 103KB
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test_stockscanner.py 20KB
resources.py 17KB
__init__.py 17KB
history.py 14KB
strategyManager.py 13KB
strategy.py 13KB
baseStockScanner.py 13KB
test_strategycli.py 11KB
live.py 10KB
archiver.py 9KB
test_commons.py 9KB
commons.py 9KB
baseScanner.py 8KB
basesignalstrategy.py 8KB
test_livecli.py 8KB
strategycli.py 8KB
livecli.py 8KB
test_archiver.py 8KB
urls.py 7KB
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ti.py 5KB
test_urls.py 5KB
macdSignalStrategy.py 5KB
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test_historycli.py 3KB
test_log.py 3KB
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test_modelcli.py 2KB
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test_nsetacli.py 2KB
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plotscli.py 2KB
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volumeScanner.py 2KB
stockscanner.py 2KB
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scannerFactory.py 1KB
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baseUnitTest.py 982B
liveScanner.py 906B
symbols.py 454B
topPickStockScanner.py 231B
__init__.py 18B
__init__.py 0B
__init__.py 0B
__init__.py 0B
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Demeyi-邓子
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