Python 关于两个股票线性回归的 求教

1. Python 关于两个股票线性回归的 求教

你好： 上面的程序，请看如下代码： # -*- coding: cp936 -*-end=input("是否结束(y/n)：")while end=="n": print "Number of coordinates：2" xx=input("x's：") yy=input("y's：") a=float(list(xx)[0]) b=float(list(xx)[1]) c=float(list(yy...

2. 如何用python做回归 判断这个股票和股指间的关系

一个大项目的完成不是楼主以为的一天就能完成，通常会延续一年月乃至数年，看当时的风有多大了。所以去深究一天的盘口意义不是特别大。
大作手如果对大的基本面判断失误，筹码、发动时机控制不好，锁筹小伙伴背后捅刀子，走水出现大的老鼠仓，资金链出问题，碰到其他有钱任性的机构，老婆偷人枪杀儿子导致脑子短路等等鸡飞狗跳的事情，项目做折掉，从庄家变股东的可能性也是非常大的，以亿计的现金灰飞烟灭不过分分钟的事情。
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A股的死穴——要赚钱必须涨，做多是唯一出路。
做庄的基本原理：比如5元的标的，在底部拿够筹码，配合风信，能做多高做多高，比如做到50块，然后就一路压低卖下来，卖到15块，乃至10块。总有人觉得够
便宜了会要的。
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步骤1：做底仓，一般是先买到流通盘的30%。
具体做法就是在熊市末期，对着往上敲，然后亏本往下砸。卖1个，跟着会掉下来2-3个，接住。做底吸筹这个时间段有时会很长，视实际筹码的收集情况和大盘走势而定。
看下图成交量，主力第一注就是下在中间偏左点的位置，进而不断往震荡吸筹。那么大的成交量，你总不会觉得是公众交易者干出来的吧。
tip:标准底部的特征就是脉冲式放量缩量，公众交易者不参与任何震荡，切记。底部持续时间越长，筹码控制越集中，以后上涨的高度越高，即所谓的横有多长竖有多高。同时尽量挑选底部形态比较标准的标的，一年时间跨度以上的大圆弧底、复合头肩、矩形底最好。越漂亮的走势图形控盘度越高，筹码散乱的状态下往往代表着多方博弈。

3. python 利用sklearn库做了线性回归，怎么得出线性表达式的各个参数

from sklearn import linear_model#线性回归clf = linear_model.LinearRegression()#训练clf.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])#表达式参数clf.coef_#测试improt numpy as npx = np.array([1,1])y = x.dot(clf.coef_)

4. 如何选取过去每个月股票的市值 python

类似，可以修改一下
股票涨跌幅数据是量化投资学习的基本数据资料之一，下面以python代码编程为工具，获得所需要的历史数据。主要步骤有：
（1） #按照市值从小到大的顺序活得N支股票的代码；
（2） #分别对这一百只股票进行100支股票操作；
（3） #获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据；
（4） #选取记录大于40个的数据，去除次新股；
（5） #将文件名名为“股票代码.csv”。
具体代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 17 23:04:33 2016
获取股票的历史涨跌幅，并分别存为csv格式
@author: yehxqq151376026
"""

import numpy as np
import pandas as pd

#按照市值从小到大的顺序活得100支股票的代码
df = get_fundamentals(
query(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap)
.order_by(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap.asc())
.limit(100),'2016-11-17', '1y'
)

#分别对这一百只股票进行100支股票操作
#获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据
#选取记录大于40个的数据，去除次新股
#将文件名名为“股票代码.csv”
for stock in range(100):
priceChangeRate = get_price_change_rate(df['market_cap'].columns[stock], '20160501', '20161117')
if priceChangeRate is None:
openDays = 0
else:
openDays = len(priceChangeRate)
if openDays > 40:
tempPrice = priceChangeRate[39:(openDays - 1)]
for rate in range(len(tempPrice)):
tempPrice[rate] = "%.3f" %tempPrice[rate]
fileName = ''
fileName = fileName.join(df['market_cap'].columns[i].split('.')) + '.csv'
fileName
tempPrice.to_csv(fileName)

5. 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序

1，http://www.python.org/download/ 下载windows安装包，
2，python环境变量配置 
（1）设置环境变量:我的电脑-右键-属性-高级-环境变量 在Path中加入   
;c:\python26 （注意前面的分号和路径）
（2）此时，还是只能通过"python *.py"运行python脚本，若希望直接运行*.py，只需再修改另一个环境变量PATHEXT:
;.PY;.PYM

3，测试是否安装成功
cmd进入命令行   输入python –v 若是输出版本信息，则表示安装完毕
4，建一个hello.py
print ("hello world")

5,cmd 进入命令行 找到文件路径 hello.py
会输出"hello world"
6,接受用户输入
x= input("x:")
y= input("y:")
print (x * y)
print("我开始学习python了，要加油啊！")

6. 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序

方法一
前期的数据抓取和分析可能python都写好了，所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。
方法二
是wind这样的软件也有直接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的。

方法三
鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。
方法四
就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，不过T+1的规则下，预测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧

7. scikit learn和statsmode这两个python库的线形回归函数，有什么区别

你好，你有读写的权限吗？尝试普通的文件读写操作： f=open('a.txt', 'w') 如果不能正常运行，那么尝试用管理员权限运行你的程序。或者，修改保存的文件名，'iris.doct'修改为其它的名字，如'abcd.dot'.

8. python 中如何实现regression ？

一元回归容易啊。先求中心点，然后计算斜率，迭代，直到各个点到直线的距离最小。可以自己写一个算法。