python脚本获取出现上舍子线的股票

时间: 2024-03-18 12:42:21 浏览: 14
您好,根据您的要求,可以使用以下代码获取出现上升趋势的股票: ```python import tushare as ts # 获取所有股票的基本信息 stock_info = ts.get_stock_basics() # 获取当前时间的前一天 date = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d') # 遍历所有股票,筛选出出现上升趋势的股票 for code in stock_info.index: # 获取股票的历史行情数据 df = ts.get_k_data(code, start='2021-01-01', end=date) # 计算5日和10日均线 ma5 = df['close'].rolling(5).mean() ma10 = df['close'].rolling(10).mean() # 判断是否出现上升趋势 if ma5.iloc[-1] > ma10.iloc[-1] and ma5.iloc[-1] > ma5.iloc[-2] and ma10.iloc[-1] > ma10.iloc[-2]: name = stock_info.loc[code]['name'] print(code, name) ``` 以上代码使用了TuShare库获取股票的基本信息和历史行情数据,并计算了5日和10日均线。然后遍历所有股票,判断是否出现上升趋势,如果出现上升趋势,则打印出股票代码和名称。请注意,以上代码仅作为参考,实际使用时需要根据自己的需求进行修改。

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卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

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