上面的代码数据集stock.csv格式

时间: 2023-06-18 14:05:29 浏览: 103
CSV

stocks.csv

stock.csv文件应该是一个逗号分隔的文本文件，每行包含一条股票数据记录，每条记录包含以下字段： 日期,开盘价,最高价,最低价,收盘价,成交量,成交额 例如： ``` 2020-01-01,10.00,11.20,9.80,10.50,1000000,10500000.00 2020-01-02,10.50,11.80,10.30,11.20,1200000,13000000.00 2020-01-03,11.20,12.50,11.00,11.80,1500000,17500000.00 ... ```
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数据集stock_std.csv有三个属性，code(股票的代码)，change(第一天的开盘价和最后一天的收盘价之间的涨幅)，amount(成交额)组成的。并且change和amount已经做了归一化计算。 采用层次聚类算法对股票的信息进行挖掘，聚类类别为3，并用图像将结果表示出来。

好的，可以使用Python的scikit-learn库进行层次聚类的实现。首先，导入需要的库和数据集： python import pandas as pd ...该代码将会对数据集进行层次聚类，聚类类别为3，并且将聚类结果用图像表示出来。

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a、可以使用lag函数计算股票的日百分比收益率，具体操作为：先计算股票的...例如，将股票名称为A股票的数据保存为一个数据集，代码如下： set more off keep if stock_name == "A股票" output A股票数据.csv, replace

导入2.csv，用sas进行如下操作： a、计算股票的日百分比收益率；提示：滞后函数为 lag（var） b、对相关数据进行重命名，以使得变量名符合你的习惯，给相关变量贴标签；rename old=new c、分别使用drop 和keep语句，保存如下数据：股票收益率，股票名称，日期 d、使用merge 语句将两个数据集合并。 e、使用set、output语句将不同股票的数据分拆成不同的数据集。

其中，'2.csv'n 是导入的数据集名称，stock_name 是股票名称，close 是当日收盘价，daily_return 是日百分比收益率。 b、可以使用以下代码对相关数据进行重命名： rename stock_name=股票名称 close=收盘价 daily_...

test_path = "stock_daily/8/stock_test.csv" with open(test_path) as f: self.data = np.loadtxt(f, delimiter=",") # addi=np.zeros((self.data.shape[0],1)) # self.data=np.concatenate((self.data,addi),axis=1) self.data = self.data[:, 0:6] # self.data = np.vstack((self.data1, self.data[:, 4])) for i in range(len(self.data[0])): self.data[:, i] = (self.data[:, i] - mean_list[i]) / (std_list[i] + 1e-8) self.value = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, SEQ_LEN, self.data.shape[1]) self.label = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, 1) for i in range(self.data.shape[0] - SEQ_LEN): self.value[i, :, :] = torch.from_numpy(self.data[i:i + SEQ_LEN, :].reshape(SEQ_LEN, self.data.shape[1])) self.label[i, :] = self.data[i + SEQ_LEN, 0] self.data = self.value

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这个代码实现了一个简单的...当用户点击提交按钮后，程序会读取用户输入的列号，并使用Pandas库读取该数据集，提取用户选择的列，再使用stock_predict.py文件中的LSTM模型对这些列进行预测，并在界面上展示预测结果。

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