DSND Cpastone_Pharma_Stocks 源码

DSND-Cpastone_Pharma_Stocks 项目概况: 在我的顶峰项目中,我正在探索股价的波动,从而创建传统的金融变量(MACD,RSI,滚动平均线),并应用一些机器学习技术,试图仅出于教育原因来预测股价的波动 我使用的数据来自雅虎财经。 作为输入,我采用每日交易数据:开盘价(Open),股票最高交易价(高),交易了多少股票(交易量)以及针对股票分割和股利调整的收盘价(Adjusted Close)。 首先,我将通过比较可视化的不同交易参数来查看近日收盘价的发展情况:每日收益,累计收益,均值,标准差和布林带的滚动统计,以及MACD和RSI。 这些参数表明,股票价格有多高的风险(或波动),它们有多盈利,以及可以使用哪种投资逻辑。 这些技术中的几种确实具有预测股票价格走势的能力。 在查看了交易参数之后,我将通过机器学习模型对股票价格走势进行分析。 安装:为了获得股票市场信息