特权者:使用机器学习和异常检测在大型移动股票移动之前找到它们 源码

Surpriver-在移动之前找到高移动量股票 使用异常检测和机器学习在移动前找到高移动量股票。 Surpriver使用机器学习来查看数量+价格行为,并推断出异常模式,这可能会导致股票大幅波动。 文件说明 路径 描述 特权者 主文件夹。 └字典 用于保存数据字典以供以后使用的文件夹。 └数字 这个github仓库的数据。 └股票 您要分析的所有股票的列表。 data_loader.py 用于从Yahoo Finance加载数据的模块。 detection_engine.py 用于对数据进行异常检测并查找具有最不寻常的价格和数量模式的股票的主要模块。 feature_genera