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- 金融时间序列分析（Yahoo Finance API实战）
- 1. 引言
- 2. 项目背景与意义
- 3. 数据集介绍
- 4. GPU加速在数据处理中的应用
- 5. 交互式GUI设计与加速处理
- 6. 系统整体架构
- 7. 数学公式与指标计算
- 8. 完整代码实现
- 9. 代码自查与BUG排查
- 10. 总结与展望
金融时间序列分析（Yahoo Finance API实战）
1. 引言
在当今金融市场中，时间序列数据分析是理解股票、指数以及其他金融产品走势的重要手段。实时获取并分析金融数据不仅可以帮助投资者判断市场趋势，还能为量化投资、风险控制和资产配置提供决策依据。Yahoo Finance API作为一个方便且免费的数据接口，为我们提供了大量的金融历史数据，通过Python接口（如yfinance）我们可以轻松获取所需数据。
本项目旨在构建一个完整的金融时间序列分析系统，核心流程包括：
- 利用Yahoo Finance API获取大量金融数据（例如历史股票价格），数据量足够大；
- 对数据进行预处理和特征提取，包括计算移动平均、波动率等关键指标，使用GPU（cupy）加速部分数值计算；
- 使用PyQt构建美观高效的GUI应用，通过嵌入图表展示数据分析结果，同时支持数据刷新和交互操作；
- 利用Plotly或Matplotlib等工具绘制交互式图表，展示如价格趋势、收益率分布、风险指标等，并计算关键统计指标，如均值、标准差、移动平均等。
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