Unable to read URL: https://finance.yahoo.com/quote/AAPL/history?period1=1577822400&period2=1609531199&interval=1d&frequency=1d&filter=history

时间: 2023-09-25 20:13:45 浏览: 177
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Rblpapi：R包，可通过https：//www.bloomberglabs.comapi连接Bloomberg API

这个错误提示表明你的程序无法读取该 URL。这可能是由于以下原因之一： 1. 网络连接问题：您的计算机可能无法连接到互联网，或者该 URL 所在的网站可能无法访问。 2. 防火墙问题：您的计算机或网络上的防火墙可能会阻止您的程序访问该 URL。 3. 代码错误：您的代码可能存在错误，导致无法正确处理该 URL。 为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤： 1. 确认你的计算机已连接到互联网，并且该 URL 可以在浏览器中访问。 2. 检查您的防火墙设置，确保允许程序访问该 URL。 3. 检查您的代码，确保正确处理该 URL。你可以尝试使用其他库或工具来读取该 URL，例如 requests 库。
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PyPi url https://pypi.python.org/pypi/Quandl

- *1* *2* *3* [n8_Visualizing Multivariate_sns_3D plot_matplotlib.dates_mpl_finance_aapl stock_EMA_RSI_Bollinger](https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/121172551)[target="_blank" data-...

import matplotlib as mpl mpl.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt import datetime def Draw(): appl = "step3/AAPL.csv" google = "step3/GOOG.csv" ms = "step3/MSFT.csv" plt.xticks(rotation=45) #x轴的坐标设置倾斜45度 appdate,appopens = Read(open(appl)) #调用Read函数读取苹果公司的数据，返回日期和开盘价 #在此绘制折线图 # 请在此添加实现代码 # # ********** Begin *********# # ********** End **********# plt.savefig("step3/output/data.png") #保存图片 def Read(file): #Read函数用于读取file，解析文件中的数据 dates = [] opens = [] file.readline() for line in file.readlines(): i1 = line.index(',',0,len(line)) dt = datetime.datetime.strptime(line[0:i1],"%Y-%m-%d").date() dates.append(dt) i2 = line.index(',',i1 + 1,len(line)) opens.append(float(line[i1 + 1:i2])) file.close() return dates,opens

plt.plot(appdate, appopens, label='AAPL') plt.plot(google_date, google_opens, label='GOOG') plt.plot(ms_date, ms_opens, label='MSFT') plt.title('Stock Prices', fontsize=16) #设置图表标题和字体大小 ...

运行代码import yfinance as yf # 获取某只股票的历史数据 ticker = yf.Ticker("AAPL") history = ticker.history(period="max") # 计算入量和卖出量的变化率 history["Buy Volume Change"] = history["Volume"].pct_change() history["Sell Volume Change"] = history["Volume"].pct_change() # 筛选出入量呈现上升趋势，卖出量呈现下降趋势的股票类型 selected_tickers = [] for symbol in ["AAPL", "GOOG", "AMZN", "FB", "TSLA"]: ticker = yf.Ticker(symbol) history = ticker.history(period="max") if (history["Buy Volume Change"].tail(30) > 0).all() and (history["Sell Volume Change"].tail(30) < 0).all(): selected_tickers.append(symbol) print(selected_tickers)

由于该代码涉及到 yfinance 库的使用，需要先安装该库。可以在命令行中运行以下命令进行安装： pip install yfinance 安装完成后，可以将这段代码复制粘贴到 Python 环境中执行。请注意，该代码只是一个...
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现在有来自Yahoo Finance的微软，谷歌，苹果三家公司近五年的股价情况表格，分别存在step3/MSFT.csv、step3/GOOG.csv、step3/AAPL.csv三个文件中，它们的格式都是一样的，以step3/MSFT.csv为例： Date,Open,High,Low,Close,Adj Close,Volume 2014-01-01,37.349998,37.889999,34.630001,37.840000,33.554665,930226200 ...... 2018-12-01,113.000000,113.419998,101.709999,102.889999,102.889999,428768900 第一行代表之后每一行逗号分隔的各个数据的含义，这里我们只要知道Date，Open的含义，分别代表日期，开盘价，以第一行数据为例，即：2014年1月1日的开盘价是37.349998。 在右侧编辑器中有一个函数Draw，要求在这个函数中读取并解析这三个文件的数据，并以日期为X轴，开盘价为Y轴，绘制一个折线图，并将其保存为step3/output/data.png文件。

1. 首先，我们使用 Pandas 库中的 read_csv() 函数读取三个 csv 文件，并将其分别存储在 msft_df、goog_df、aapl_df 三个 DataFrame 对象中。 2. 然后，我们使用 Pandas 库中的 to_datetime() 函数将日期...

请帮我测试下列代码是否能正常运行，并告知我下列代码的作用：class Trade: def __init__(self, symbol, quantity, price): self.symbol = symbol self.quantity = quantity self.price = price class TradeManager: def __init__(self): self.trades = [] def add_trade(self, symbol, quantity, price): trade = Trade(symbol, quantity, price) self.trades.append(trade) def get_trades(self): return self.trades def calculate_portfolio_value(self): total_value = 0 for trade in self.trades: total_value += trade.quantity * trade.price return total_value # 示例用法 trade_manager = TradeManager() trade_manager.add_trade("AAPL", 10, 150.0) trade_manager.add_trade("GOOG", 5, 2000.0) trades = trade_manager.get_trades() for trade in trades: print(f"Symbol: {trade.symbol}, Quantity: {trade.quantity}, Price: {trade.price}") portfolio_value = trade_manager.calculate_portfolio_value() print(f"Portfolio Value: {portfolio_value}")

这段代码是一个简单的交易管理系统的示例。它定义了两个类：Trade和TradeManager。 Trade类表示一个交易，具有三个属性：symbol代表交易的股票代码，quantity代表交易的数量，price代表交易的价格。...

请改进这段代码，import matplotlib.pyplot as plt import csv import os os.environ['MPLCONFIGDIR'] = '/tmp/' with open('AppleData.csv', 'r') as f: reader = csv.DictReader(f) data = [row for row in reader] # 从 data 列表中提取各个列的数据 dates = [row['Date'] for row in data] close_prices = [float(row['Close']) for row in data] volumes = [float(row['Volume']) for row in data] open_prices = [float(row['Open']) for row in data] high_prices = [float(row['High']) for row in data] low_prices = [float(row['Low']) for row in data] # 创建一个包含两个子图的图像 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(16, 8), sharex=True) # 绘制第一个子图：股价走势图 ax1.plot(dates, close_prices, label='Close') ax1.plot(dates, open_prices, label='Open') ax1.plot(dates, high_prices, label='High') ax1.plot(dates, low_prices, label='Low') ax1.legend() ax1.set(title='AAPL Stock Prices', ylabel='Price ($)') # 绘制第二个子图：成交量图 ax2.bar(dates, volumes) ax2.set(xlabel='Date', ylabel='Volume') # 显示图像 plt.show()

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(16, 8), sharex=True) # 绘制第一个子图：股价走势图 ax1.plot(df.index, df['Close'], label='Close') ax1.plot(df.index, df['Open'], label='Open') ax1.plot(df...

请优化这段代码，import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 读取csv文件df = pd.read_csv("AAPL.csv")# 将日期列转化为pandas的日期类型df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])# 设置日期列为数据框的索引df.set_index("Date", inplace=True)# 绘制收盘价折线图plt.plot(df["Close"])plt.title("AAPL Stock Price")plt.xlabel("Date")plt.ylabel("Price")plt.show()# 绘制成交量柱状图plt.bar(df.index, df["Volume"])plt.title("AAPL Stock Volume")plt.xlabel("Date")plt.ylabel("Volume")plt.show()# 绘制K线图from mpl_finance import candlestick_ochlimport matplotlib.dates as mdatesdf_ochl = df[["Open", "Close", "High", "Low"]]df_ochl.reset_index(inplace=True)df_ochl["Date"] = df_ochl["Date"].map(mdates.date2num)fig, ax = plt.subplots()candlestick_ochl(ax, df_ochl.values, width=0.6, colorup="green", colordown="red")ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))plt.title("AAPL Stock Price (Candlestick Chart)")plt.xlabel("Date")plt.ylabel("Price")plt.show()

df = pd.read_csv("AAPL.csv", parse_dates=["Date"], index_col="Date") # 绘制收盘价折线图 fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot(df["Close"]) ax1.set_title("AAPL Stock Price") ax1.set_xlabel("Date") ax1....

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Dropout, LSTMdf = pd.read_csv('AAPL.csv') # 载入股票数据# 数据预处理scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))scaled_data = scaler.fit_transform(df['Close'].values.reshape(-1, 1))# 训练集和测试集划分prediction_days = 30x_train = []y_train = []for x in range(prediction_days, len(scaled_data)): x_train.append(scaled_data[x-prediction_days:x, 0]) y_train.append(scaled_data[x, 0])x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train)x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1))# 构建BP神经网络模型model = Sequential()model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1], 1)))model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True))model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(units=50))model.add(Dropout(0.2))model.add(Dense(units=1))model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')model.fit(x_train, y_train, epochs=25, batch_size=32)# 使用模型进行预测test_start = len(scaled_data) - prediction_daystest_data = scaled_data[test_start:, :]x_test = []for x in range(prediction_days, len(test_data)): x_test.append(test_data[x-prediction_days:x, 0])x_test = np.array(x_test)x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], x_test.shape[1], 1))predicted_price = model.predict(x_test)predicted_price = scaler.inverse_transform(predicted_price)# 可视化预测结果import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(df['Close'].values)plt.plot(range(test_start, len(df)), predicted_price)plt.show()介绍

1. 载入股票数据：使用Pandas库中的read_csv函数读取CSV格式的股票数据。 2. 数据预处理：使用MinMaxScaler对股票价格数据进行归一化处理，将其缩放到[0,1]范围内。 3. 训练集和测试集划分：将归一化后的股票价格...

作业2.1 ·请通过代码输出价格最高的股票对应的股票代码： prices={ 'AAPL'：191.88, 'GOOG':1186.96, 'IBM'：149.24, 'ORCL':48.44, 'ACN':166.89, 'FB':208.09, 'SYMC':21.29 ）

prices={'AAPL':191.88, 'GOOG':1186.96, 'IBM':149.24, 'ORCL':48.44, 'ACN':166.89, 'FB':208.09, 'SYMC':21.29 } highest_price = 0 highest_code = '' for code, price in prices.items(): if price > ...

class Stock: def __init__(self, name, shares, price): self.name = name self.shares = shares self.price = price class MyStock(Stock): def __init__(self, name, shares, price, factor): super().__init__(name, shares, price) self.factor = factor def cost(self): return self.factor * super().cost()

stocks, total_cost = create_stock_list(stocks1=stock_dict1, stocks2=stock_dict2) 在函数内部，我们使用了两个循环，一个循环用于处理 *args，另一个循环用于处理 **kwargs。我们使用 super() 函数...

% 生成随机的股票数据dates = repmat(datetime('today') - caldays(99:1:-1), 10, 1);stocks = repmat({'AAPL', 'GOOG', 'MSFT', 'AMZN', 'FB'}, 100, 1);prices = rand(500, 1) * 100 + 100;data = [dates, stocks, num2cell(prices)];% 获取独特的股票代码列表stock_codes = unique(data(:, 2));% 迭代每个股票代码，从"data"矩阵中提取该股票的数据for i = 1:length(stock_codes) stock_data = data(strcmp(data(:, 2), stock_codes{i}), :); % 处理该股票的数据...end无法将文本数组转换为日期时间数组，因为无法识别文本数组的格式。

这个问题的原因是 datetime 函数无法识别...dates = datetime(data(:, 1), 'InputFormat', 'yyyy-MM-dd'); 这将使用 'yyyy-MM-dd' 日期格式将文本数组转换为 datetime 数组。你还可以根据自己的日期格式进行调整。

for stock_code in stock_codes: random_str1 = ''.join(random.choice(string.digits) for _ inrange(2)) # 数字混合的随机数

### 回答2： 这段代码的作用是对于给定的stock_codes中的每一个元素stock_code，生成一个由两位随机数字组成的字符串random_str1。具体的流程如下： 1. 首先使用for循环，遍历stock_codes中的每一个元素，将当前的...

Failed to get ticker 'AAPL' reason: Expecting value: line 1 column 1 (char 0) $AAPL: possibly delisted; No timezone found

1. "Failed to get ticker 'AAPL'"：这表示尝试获取苹果公司（Apple Inc., 简称AAPL）的实时股票价格或相关数据时，请求失败。可能是股票代码无效、API服务暂时不可用，或者该股票可能已经从某个交易所被摘牌...

1 Failed download: - AAPL: No timezone found, symbol may be delisted C:\anaconda3\lib\site-packages\pywt\_multilevel.py:43: UserWarning: Level value of 1 is too high: all coefficients will experience boundary effects. warnings.warn( 这句话是什么意思

1. Failed download: - AAPL: No timezone found, symbol may be delisted：下载 AAPL 股票数据时出现了错误，可能是因为没有找到时区信息导致的，因此该股票可能已经被退市了。 2. C:\anaconda3\lib\site-packages...

（8）对比不同执行机制下的MySQL和Hive执行时间,执行如下查询，1.查询IBM公司（symbol = IBM）从 2000 年起所有支付股息的交易日（dividends 表中有对应记录）的收盘价（price_close）。2.查询苹果公司（symbol = AAPL）2008 年 10 月每个交易日的涨跌情况，涨显示 rise，跌显示 fall，不变显示 unchange。3.查询苹果公司（symbol = AAPL）2008 年 10 月每个交易日的涨跌情况，涨显示 rise，跌显示 fall，不变显示 unchange。查询 stocks 表中收盘价（price_close）比开盘价（price_open）高得最多的那条记录的交易所（exchange）、股票代码（symbol）、日期（ymd）、收盘价、开盘价及二者差价。4.从 stocks 表中查询苹果公司（symbol=AAPL）年平均调整后收盘价（price_adj_close）大于 50 美元的年份及年平均调整后收盘价。对比Hive和MySQL查询的时间，进行分析

对于第一和第四个查询，MySQL的执行时间可能会比Hive更短一些。因为这两个查询是针对单个公司的历史数据进行的简单聚合和计算，数据量较小，而MySQL采用的是基于行的存储方式，可以更快地查询单条记录并进行简单的...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩