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python股票数据分析实现筛选

近年来,随着全球经济与股市的快速发展,股票投资成为人们最常用的理财方式之一。越来越多的人投入到股票交易市场中,而在错综复杂的市场中,如何挑选一支有潜力、有价值的最优股一直是人们所寻找的。因此本设计研究的主要目标是,在大数据时代的背景下,利用机器学习技术,应用 Python 编程语言对股票数据进行数据分析,对我国股票市场进行分析与预测。
使用python实现股票数据分析实现筛选
功能描述如下:
1.通过股价绘制股票的k线图
2.对多只股票进行数据分析,筛选所选股票中涨幅最高的前几只股票。
3.实现向用户的股票信息推送
虽然影响股票的因素有很多,但在相对稳定的条件下,股市市场还是存在一定的规律性。近年来,随着数理统计、概率论及神经科学的发展融合,机器学习理论的日益完善,各类机器学习的模型在股票预测领域也得到了广泛的应用。面对这种大趋势,采用传统的人工选股带来的低效率、高成本、高风险的弊端可能会被逐渐放大,造成资源的浪费。因此越来越多的人通过机器学习的方法实现对股票趋势的预测。本设计是基于python,分析筛选清洗过后的股票历史数据。筛选出所选股票中涨幅最高的前几只。
股票预测可以辅助投资者进行正确的金融投资。
 
(二)重点难点及拟解决思路等
重点为画出股票的K线图以及如何对股票数据进行筛选并制作一个操作界面,将python数据导入并显示。
主要难点问题存在数据类型的多样性,如何综合这些不同类型和不同结构的数据。噪声数据,在数据分析与数据挖掘的过程中,经常会出现数据包含噪音、数据缺失甚至数据错误的情况。数据缺失可能导致得到的结果不佳。分析与挖掘结果的可视化。如何将分析和挖掘的结果以容易理解、便于观察的形式提供给用户是一项难题。
   拟解决思路:先确定股票,使用爬虫或直接从大智慧股票软件中提取数据。多阅读相关文献,在网上先查找有关Python实现数据预处理以及数据筛选的信息。或者去图书馆查阅相关资料。代码实现时不懂的先在网上查找,如CSDN网站,或者咨询指导老师
周计划:
1-2周:资料收集与文献检索,查看学习相关软件
3-4周:编写开题报告,提交开题报告
5-6周:学习Python软件相关知识
7-8周:学习股票相关知识
9-12周:进行软件设计
13周:软件测试
14周:数据分析
15-17周:编写毕业论文
18周:提交论文并完成答辩
(二)所需条件(计算机、软件、数据、实验仪器):
1.64位操作系统的计算机
Python应用软件,集成开发环境pycharm。以及scipy库、pandas等函数
 
大智慧软件中股票数据。
(三)所需条件不足的解决方法措施
还未安装Python及pycharm
从网上下载Python软件并配置开发环境,导入要用的库及函数包。
 

以上是本题目部分介绍,若需要完整版或不符合您的要求,请联系客服QQ:2881084329

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