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This is a quantitative prediction system for Chinese stock market written in Node.js. We applied dynamic model construction methods and machine learning to our models in order to gain better prediction accuracy rate.

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WanNJ/BuffetANA

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迭代一

运行说明

1.要求已安装JDK1.8

2.BUFF文件夹下是迭代一的项目,Document/迭代一 文件夹下是迭代一的文档,Data文件夹下是迭代一的股票数据,executable jars 文件夹下是迭代一的可执行jar文件

3.BuffServer-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar和上级目录的Data文件夹是服务器端的内容,BuffClient-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar和libs、text文件夹时客户端的内容

4.Windows下运行

开始.bat

MacOS和Linux下运行

开始.sh

即可开始程序

迭代二

运行说明

1.要求已安装JDK1.8

2.BUFF文件夹下是迭代二的项目,Document/迭代二 文件夹下是迭代一的文档,Data文件夹下是迭代二的股票数据,executable jars 2.0 文件夹下是迭代二的可执行jar文件

3.运行

BuffClient-2.0.jar

即可开始程序

迭代三

浏览网站

迭代三是是WEB项目,如果你在自己的电脑上运行了服务器,在浏览器输入网址http://localhost:3000 即可访问。

服务器端运行说明

需要安装的依赖:

Node.js 6.10以上  python3.6  

以及python库:

numpy scipy sklearn tensorflow pymongo pandas

以及mongodb数据库,并将BuffTreasureWebApp/app中连接数据库的语句

mongoose.connect('mongodb://localhost/allInfo');

以及.py文件中所有的localhost改成你的数据库的的ip地址 进入到BuffTreasureWebApp/bin下,运行:

node www

即可运行服务器端。 注意:请保证你的"python3"命令可用

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This is a quantitative prediction system for Chinese stock market written in Node.js. We applied dynamic model construction methods and machine learning to our models in order to gain better prediction accuracy rate.

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