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使用LSTM（长短期记忆网络）进行股票价格预测，特别是分钟级别预测，通常涉及以下几个步骤：
首先，需要获取股票的历史价格数据，通常包括以下几个指标： - 开盘价（Open） - 收盘价（Close） - 最高价（High） - 最低价（Low） - 成交量（Volume）
数据源： 可以通过API获取数据，比如Yahoo Finance、Alpha Vantage、Quandl等，或者通过爬虫抓取股票数据。
import yfinance as yf
# 获取某个股票的分钟级别数据
ticker = 'AAPL'
data = yf.downlo...要实现每查询出50条数据就刷新页面，直到所有数据都显示出来，可以采用分页加载或分批加载的方式。以下是一个常见的实现思路：
后端API支持分页查询，前端每次请求50条数据，直到所有数据加载完毕。
page: 当前页码pageSize: 每页数据量（例如50）data: 当前页的数据total: 总数据量page: 当前页码pageSize: 每页数据量在使用LSTM进行股票价格预测时，参考多少天的数据取决于几个因素，包括你想要捕捉的市场模式的复杂性、数据的粒度（如分钟级别）、以及模型的训练和泛化能力。以下是一些常见的考虑因素，可以帮助你确定应该参考多少天的数据：
对于分钟级别的数据，通常需要以小时为单位来选择时间窗口。比如，如果你每分钟进行预测，参考过去n分钟的数据（比如60分钟、120分钟等）来预测下一分钟或未来的几个分钟。
国际量化锦标赛（International Quant Championship，简称IQC）是由WorldQuant举办的全球性量化金融竞赛，旨在发掘和培养量化金融领域的人才。以下是关于该竞赛的详细介绍：
竞赛目的：
IQC旨在通过WorldQuant BRAIN平台，让参赛者构建阿尔法模型（预测金融工具价格走势的数学模型），从而展示量化分析能力。参赛者有机会赢得现金奖励，并可能获得BRAIN研究顾问职位、实习机会或WorldQuant的全职工作机会。
竞赛结构：
竞赛分为三个阶段：
周目标 * 预测模型的特征工程-添加特征-资金流入流出指标-V6版本 * 梳理板块资金流动筛选预测功能 * ALL-IN-ONE 能在一台笔记本上启动完整的系统 * 多种部署架构模型/方式/ * 部署方案PPT * ansible 一键部署脚本
游资（Hot Money）是指在国际金融市场上迅速流动的短期资本，通常以追求高回报为目标，快速进出不同市场或资产。游资具有高度的流动性和投机性，常出现在外汇、股票、债券、大宗商品等市场。
量化交易策略是利用数学和统计模型来识别和执行交易机会的策略。这些策略通常与高频交易（HFT）相关，计算机算法在毫秒内迅速开仓和平仓。截至2009年，HFT投资者执行了美国股票交易的60%，他们主要依赖数学模型 A trader's guide to quantitative trading - IG。
股票行情趋势是一个复杂且多变的主题，受到多种因素的影响，包括宏观经济环境、政策变化、市场情绪、公司业绩等。以下是一些一般性的观察和建议，但请注意，这些信息不能保证未来的表现，投资有风险，入市需谨慎。
随着金融市场的快速发展，投资者对股票市场的关注度日益增加。为了帮助投资者更高效地筛选出符合其投资策略的股票，开发一套智能选股系统显得尤为重要。该系统将通过大数据分析、机器学习等技术，帮助用户从海量股票数据中筛选出具有潜力的股票。
本系统的目标是提供一个用户友好的选股平台，帮助投资者根据自定义的选股策略，快速筛选出符合其投资需求的股票。系统将提供多种选股策略模板，并支持用户自定义策略。同时，系统将提供实时数据更新、历史数据回测等功能，帮助用户做出更明智的投资决策。
本系统适用于个人投资者、投资机构、金...