Guanhua_Huang

@guanhua-huang

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    15 虾神说D/GiteeRDemo

    虾神的R语言Demo的代码库

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    41 BILI-AFAN/BILI-AFAN

    B站费曼区UP主BILI-AFAN的资料汇总

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    13 caroline.ma/B站

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    18 连享会/Causal_Inference_book

    Stata code for part 2 (Chapter 11-17) of the book Causal Inference, by Miguel Hernán and James Robins.

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    3 小志/个人主页

    主要存放小志的个人主页和个人收藏

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    1 李义/dishonest

    失信人爬虫

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    2 王远/zxgk

    中国执行信息公开网综合查询爬虫

    最近更新: 5年前

    17 燕洼仙草/Listed-company-news-crawl-and-text-analysis

    上市公司新闻文本分析与分类预测的基本步骤如下: 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上,爬取上市公司(个股)的历史新闻文本数据(包括时间、网址、标题、正文) 从Tushare上获取沪深股票日线数据(开、高、低、收、成交量和持仓量)和基本信息(包括股票代码、股票名称、所属行业、所属地区、PE值、总资产、流动资产、固定资产、留存资产等) 对抓取的新闻文本按照,去停用词、加载新词、分词的顺序进行处理 利用前两步中所获取的股票名称和分词后的结果,抽取出每条新闻里所包含的(0支、1支或多支)股票名称,并将所对应的所有股票代码,组合成与该条新闻相关的股票代码列表,并在历史数据表中增加一列相关股票代码数据 从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本,利用该支股票的日线数据(比如某一天发布的消息,在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息,反之则是利空消息)给每条新闻贴上“利好”和“利空”的标签,并存储到新的数据库中(或导出到CSV文件) 实时抓取新闻数据,判断与该新闻相关的股票有哪些,利用上一步的结果,对与某支股票相关的所有历史新闻文本(已贴标签)进行文本分析(构建新的特征集)

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