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aporter1350.github.io:算法交易结构简介
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2021-03-13
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猫 欢迎访问我们的CATS(构建算法交易结构)博客-2021年冬季针对STAT 359完成的市场数据项目。我们项目的目标是构建可以检索,处理和分析1级和2级数据的管道。市场数据。 管道概述 我们的管道框架由以下内容描述: 在以下各节中,我们将进一步详细讨论管道的每个部分。 完成本教程后,您将知道: 不同类型的股票市场数据以及如何以免费和可访问的方式获取它们 财务指标,如何得出它们并用于建模预测 如何使用XGBoost评估财务指标作为从一级和二级数据预测股票市场的方法 采集1级和2级数据 数百年来,人们一直在尝试预测股市。 许多投资策略涉及使用不同类型的市场数据来预测未来的股票行为。 随着获取实时市场账面数据的进步,投资者现在可以应用许多不同类型的分析来识别可以为投资者带来利润的新交易机会。 但这是有代价的,实时流数据需要经过彻底审查的管道,该管道可以以灵活使用的方式处理和存储数据。
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aporter1350_github_io-gh-pages.zip (20个子文件)
aporter1350.github.io-gh-pages
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rsi_L1.png 127KB
MACD.png 97KB
BB.png 132KB
EMAL1.png 67KB
BBL1.png 129KB
MACDL1.png 118KB
RSI.png 131KB
data
level1data.csv 64KB
sampleMSFTdata.csv 9KB
processedlevel2data.csv 34KB
rawlevel2data.csv 89KB
code
feature_scripts.py 7KB
XGBoostModelLevel2.ipynb 156KB
processor_example.py 253B
XGBoostModelLevel1.ipynb 10KB
qlibdump.py 152B
dataLoader.py 670B
processor.py 5KB
_config.yml 176B
README.md 31KB
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任念辰
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