股市投资

资金流书v2.1龙大作序版股市投资策略

《资金流书 v2.1(龙大作序版)》是一本关于股市资金流派炒股策略的实战教程，适合那些想要深入理解资金流向和市场趋势的投资者。作者通过生动的实战技巧、清晰的思维框架，投资者摒弃传统的投资理念，资金流动和主力资金的策略。书中的核心要点涵盖了如何识别市场主力、资金建仓的迹象以及如何利用资金流向做出买卖决策。无论你是股市新手还是经验丰富的投资者，都能从中找到对自己有的策略和方法。作者还强调心态调整和情绪管理，认为这对于长期投资成功至关重要。如果你想避开复杂的，直接从资金流向入手进行投资，这本书会是你值得参考的好资源。

算法与数据结构 0 2025-06-25

股市推荐系统基于数据挖掘的股票投资管理网站

该项目选择了股票投资管理网站作为信息系统，提供实时价格、历史数据、新闻报道等。使用数据挖掘技术进行基本分析和投资建议。项目涵盖爬取和解析Yahoo Finance、Reuters和Twitter数据（使用Java和twitter4j），采用J2EE和Struts-2框架的Web界面，结合jQuery的highstocks库显示技术图表。通过数据库集成和数据清洗，进行特征选择并应用线性回归、SVM和朴素贝叶斯分类算法，生成详细的市场分析和投资建议。

数据挖掘 12 2024-07-18

股市数据AKDaily优化

股市数据在AKDaily平台的详细分析和报道。

Oracle 10 2024-08-29

跨境投资组合管理利器

由于工作原因，我的投资账户分散在不同国家和经纪商，涉及多种货币（GBP、SGD、HKD）。向雇主合规部门报告个人账户交易一直是手动操作，非常耗时。我也无法清晰了解整体投资组合的绩效和构成，从而做出明智的投资决策。 为此，我自主开发了投资组合分析工具，整合我在各个国家和经纪人之间的所有交易。该工具通过 API 连接 Yahoo Finance 获取市场数据，帮助我有效管理跨境投资组合。

NoSQL 16 2024-05-12

温顿股市挑战数据集

温顿资本，一家寻求挖掘隐藏信号的数据科学家的公司，发起了一项挑战：预测股票收益。这项比赛要求参赛者利用股票的历史表现和隐藏特征来预测当日和当日收益，而不会被噪音干扰。温顿的研究科学家们精心策划了这场比赛，为社区带来了挑战，并让他们了解了温顿日常处理的各种问题。他们期待着与Kagglers互动，并从他们独特的背景和创新方法中学习。虽然比赛提供现金奖励，但其主要目标不是商业性的。参赛者保留他们创建的知识产权，其适用性将被评估。

数据挖掘 11 2024-05-19

股市预测算法比较及其应用探索

股市预测是一种预测股票未来价格的方法，随着技术的进步，包括机器学习在内的各种算法正在成为研究和投资者关注的焦点。本项目探索了多种数据挖掘算法如线性回归、Arima、LSTM、随机森林和支持向量回归在NSE股票市场的应用。通过比较预测精度，评估了不同模型的效果，并应用了预处理方法提高了预测准确度。数据集来源包括印度股票市场，涵盖了多元化的行业特征。

数据挖掘 15 2024-07-17

项目投资与评估概述

项目投资与评估包括项目实施情况评估、项目环境变化评估、项目未来发展预测等多个方面。项目跟踪评估的重要性体现在项目可行性评估、项目实施保障、项目变更条件等方面。项目绩效度量的方法包括目标对照、统计分析、内外结合原则，并且明确区分内部与外部原因。综合考虑问题与对策评估的原则，强调监测性、动态性、阶段性、控制性与集成性特征。

统计分析 14 2024-08-13

计算投资组合欧米伽

该项目提供了计算投资组合欧米伽值的 Matlab 函数。

Matlab 17 2024-05-12

数据挖掘助推量化投资

利用数据挖掘技术，挖掘数据背后的价值，为量化投资提供科学依据和策略支撑。

数据挖掘 20 2024-05-01

利用股票指数简化投资组合模型

本节介绍利用股票指数对投资组合模型进行简化的方法。通过线性回归，可以找出股票收益与股票指数之间的线性关系。根据该线性关系，可将股票收益表示为股票指数的线性函数。该方法可以避免协方差矩阵的计算，从而简化模型。

算法与数据结构 17 2024-05-15