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阿布量化交易系统(股票，期权，期货，比特币，机器学习) 基于python的开源量化交易，量化投资架构

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一些非常有趣的python爬虫例子,对新手比较友好,主要爬取淘宝、天猫、微信、豆瓣、QQ等网站。(Some interesting examples of python crawlers that are friendly to beginners. )

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mall项目是一套电商系统，包括前台商城系统及后台管理系统，基于SpringBoot+MyBatis实现，采用Docker容器化部署。 前台商城系统包含首页门户、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单流程、会员中心、客户服务、帮助中心等模块。 后台管理系统包含商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理、内容管理、统计报表、财务管理、权限管理、设置等模块。

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spring boot demo 是一个用来深度学习并实战 spring boot 的项目，目前总共包含 65 个集成demo，已经完成 53 个。 该项目已成功集成 actuator(监控)、admin(可视化监控)、logback(日志)、aopLog(通过AOP记录web请求日志)、统一异常处理(json级别和页面级别)、freemarker(模板引擎)、thymeleaf(模板引擎)、Beetl(模板引擎)、Enjoy(模板引擎)、JdbcTemplate(通用JDBC操作数据库)、JPA(强大的ORM框架)、mybatis(强大的ORM框架)、通用Mapper(快速操作Mybatis)、PageHelper(通用的Mybatis分页插件)、mybatis-plus(快速操作Mybatis)、BeetlSQL(强大的ORM框架)、upload(本地文件上传和七牛云文件上传)、redis(缓存)、ehcache(缓存)、email(发送各种类型邮件)、task(基础定时任务)、quartz(动态管理定时任务)、xxl-job(分布式定时任务)、swagger(API接口管理测试)、security(基于RBAC的动态权限认证)、SpringSession(Session共享)、Zookeeper(结合AOP实现分布式锁)、RabbitMQ(消息队列)、Kafka(消息队列)、websocket(服务端推送监控服务器运行信息)、socket.io(聊天室)、ureport2(**式报表)、打包成war文件、集成 ElasticSearch(基本操作和高级查询)、Async(异步任务)、集成Dubbo(采用官方的starter)、MongoDB(文档数据库)、neo4j(图数据库)、docker(容器化)、JPA多数据源、Mybatis多数据源、代码生成器、GrayLog(日志收集)、JustAuth(第三方登录)、LDAP(增删改查)、动态添加/切换数据源、单机限流(AOP + Guava RateLimiter)、分布式限流(AOP + Redis + Lua)、ElasticSearch 7.x(使用官方 Rest High Level Client)、HTTPS。

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**2000年以来到2018年2月份的历史数据，包括股票基础信息和每支股票每天的基本交易信息

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python使用线程池实时获取股票价格 python use threading pool to get the stock's price via terminal

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stock，股票系统。使用python进行开发。

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同花顺自动交易研究

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Gathers machine learning and deep learning models for Stock forecasting including trading bots and simulations

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一个股票数据（沪深）爬虫和选股策略测试框架

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In this noteboook I will create a complete process for predicting stock price movements. Follow along and we will achieve some pretty good results. For that purpose we will use a Generative Adversarial Network (GAN) with LSTM, a type of Recurrent Neural Network, as generator, and a Convolutional Neural Network, CNN, as a discriminator. We use LSTM for the obvious reason that we are trying to predict time series data. Why we use GAN and specifically CNN as a discriminator? That is a good question: there are special sections on that later.

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High Frequency Trading Price Prediction using LSTM Recursive Neural Networks

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