接口:daily_basic 更新时间:交易日每日15点-17点之间 描述:获取全部股票每日重要的基本面指标,可用于选股分析.报表展示等. 积分:用户需要至少300积分才可以调取,具体请参阅本文最下方积分获取办法 注:tushare库下载和初始化教程,请查阅我之前的文章 输入参数 名称      |      类型      |      必选      |      描述 ts_code      |      str      |      Y      |      股票代码(二选一) t…

需求 现网有部分pop点独立于海外,无法发送日志给内网日志服务器,同时最近网内有比较重要割接,所以临时写一个脚本来展示网内日志 思路 使用socket接收syslog数据,udp 514,数据部分格式化后写入js文档,html调用js文档来实现日志可视化 效果 python代码 import socket,re,os def syslog(date): date = date.replace('\"','\'') pri = re.findall('\d+',date)[0] pri = int…

接口:suspend 更新时间:不定期 描述:获取股票每日停复牌信息 注:tushare模块下载和安装教程,请查阅我之前的文章 输入参数 名称      |      类型      |      必选      |      描述 ts_code      |      str      |      N      |      股票代码(三选一) suspend_date      |      str      |      N      |      停牌日期(三选一) resume_d…

要做量化投资,数据是基础,正所谓"巧妇难为无米之炊" 在免费数据方面,各大网站的财经板块其实已提供相应的api,如新浪.雅虎.搜狐...可以通过urlopen相应格式的网址获取数据 而TuShare正是这么一个免费.开源的python财经数据接口包,已将各类数据整理为dataframe类型供我们使用. 主要用到的函数: 1.实时行情获取 tushare.get_today_all() 一次性获取当前交易所有股票的行情数据(如果是节假日,即为上一交易日,结果显示速度取决于网速) 2.历史…

python分别使用多线程和多进程获取所有股票实时数据   前一天简单介绍了python怎样获取历史数据和实时分笔数据,那么如果要获取所有上市公司的实时分笔数据,应该怎么做呢? 肯定有人想的是,用一个列表存储所有上市公司的股票代号,然后无限循环获取不就得了吗? 现在深市和沪市的股票一共有3400多只,如果你真这样做的话,获取一次所有股票的实时数据需要十几二十秒的时间,甚至更多,而且非常容易因为等待超时而使程序挂掉,如果你的模型对实时数据的质量要求非常高,这肯定是不行的,即使不考虑数据质量,获取数…

第一部分:从RNN到LSTM 1.什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关.具体的表现形式为网络会对…

"""-------------------------------------------------------- <<获取文件列表>> () os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表. 这个列表以字母顺序. 它不包括 '.' 和'..' 即使它在文件夹中.只支持在 Unix, Windows 下使用. () os.path.join(path1[, path2[, ...]]) 把目录和文件名合成一个路径…

提示:该代码仅供学习使用,切勿滥用!!! 先来一个git地址:https://gitee.com/wang_li/li_wang 效果图: 逻辑: 1.获取Json文件的内容 2.根据信息生成URL 3.获取URL的内容,根据时间进行分析,如果有票则发送邮件,如果没有,则继续监听 1.定义Json文件 内容如下: { "_Nodes" : "定义起始站", "from_address" : "成都东", "_Node…

RNN与LSTM 这一部分主要涉及循环神经网络的理论,讲的可能会比较简略. 什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与…

matplotlib有一个finance子模块提供了一个获取雅虎股票数据的api接口:quotes_historical_yahoo_ochl 感觉非常好用! 示例一 获取数据并作折线图 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ochl from matplotlib.dates import YearLocator, MonthLocator, DateForm…