Python数据琢磨：基金琢磨的利器

数据琢磨利用Python琢磨基金、股票.zip。本文基本上是利用Python提取并琢磨相关数据， 看下当前基金买卖场上存在哪些类型的基金，作为新鲜手怎么判断一支基金是不是值得买。

：线性回归的应用

建立模型是基金预测琢磨的关键。我们将用scikit-learn库中的线性回归模型进行预测。

特征工事：提取有用的特征

特征工事是指通过数据处理和特征构建等手段提取出有用的特征。

预测以后：移动平均线模型的应用

有了已建立优良的模型，我们能对以后基金的收盘价进行预测。

数据可视化：matplotlib库的运用

在上述代码中， 我们将df中的收盘价数据绘制成折线图，并添加标题、横纵坐标标签，再说说看得出来图像。

Python基金预测琢磨：全方位探讨

本文将从优良几个方面详细阐述怎么用Python进行基金预测琢磨。

数据获取：pandas_datareader库的用

先说说我们需要从网络上获取基金的往事数据。能用Python中的pandas_datareader库获取基金数据。

神经网络预测：搭建基金净值预测模型

怎么搭建神经网络预测基金净值。本文是上篇《Python基金数据实战琢磨：偏债混合基金篇》的延续，沿用了其中的爬数据方法。

可视化数据：matplotlib库进行数据可视化

通过可视化数据能更优良地了解数据的趋势和关系。在Python中，我们能用matplotlib库进行数据可视化。

模型评估：计算R2得分

在上述代码中， 我们将MA30作为自变量，收盘价作为因变量，，并计算模型的R2得分。

不断优化琢磨模型

对于一个基金的琢磨远远不止于这些个数据， 这里只是做个引子，希望能给巨大家一个思路。