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PS D:\01-sourceCode\02-AICDA\predict-price-model> Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser PS D:\01-sourceCode\02-AICDA\predict-price-model> ..venv\Scripts\Activate.ps1
mplfinance 是基于 Matplotlib 的 Python 库，专为金融数据可视化设计，提供了简洁的 API 用于创建专业的金融图表。以下是其核心功能与使用示例：
K线图（Candlestick Charts）
展示开盘价、收盘价、最高价、最低价，直观反映价格波动。
OHLC 图表
简化版 K 线图，用线段表示价格区间。
成交量图表
显示交易量与价格的关系，支持与价格图表叠加或分屏显示。
移动平均线
支持多种周期的 SMA、EMA 等均线指标。
技术指标叠加
可添加 MACD、RSI、Bollinger Bands 等...
statsmodels.tsa 是用于时间序列分析的核心模块，包含丰富的模型类和工具函数，涵盖线性模型（如AR、ARMA、VAR）与非线性模型（如Markov切换模型）。其核心功能包括 描述性统计分析（自相关ACF、偏自相关PACF、周期图）、统计测试（单位根测试ADF/KPSS、Granger因果检验、协整检验）、参数估计（极大似然MLE、条件最小二乘、卡尔曼滤波），以及时间序列滤波（Baxter-King、Hodrick-Prescott）、确定性过程建模（时间趋势、季节性） 和预测模型（Theta模型、STL分解后预测）等，支持从数据诊断、模型拟合到预测的全流程时间序...
tenacity 是一个用于 Python 的重试库，它可以帮助你在遇到临时性错误（如网络波动、API 限流等）时自动重试代码块或函数调用，提高程序的健壮性和稳定性。该库提供了灵活的重试策略配置，包括设置最大重试次数、重试间隔、特定异常类型触发重试等功能。
以下是一个使...
Numba 是一个针对 Python 的 即时编译（Just-In-Time, JIT）编译器，专为加速数值计算和科学计算代码设计。它通过将 Python 函数（尤其是涉及 NumPy 数组和循环的代码）转换为高效的机器码，显著提升运行速度，同时保持 Python 代码的简洁性。
@njit）即可标记需要加速的函数。numba.cuda 模块可直接编写 GPU 并行代码（需 NVIDIA...在 Python 里，借助 multiprocessing 模块能够开展多进程编程。而 set_start_method("spawn") 这一操作，能够对新进程的启动方式加以设定。下面为你详细介绍其具体用法和相关注意要点：
run() 方法所必需的资源。像全局变量的设置这类非必要资源，是不会被继承的。这种启动方式相对安全，但速度较慢，在 Windows 系统中是默认的启动方式。os.fork() 来创建子进程。子进程会复制父进程的所...以下是使用akshare获取A股所有股票实时行情数据的API示例：
import akshare as ak
def get_stock_market_data():
"""获取A股所有股票的实时行情数据"""
try:
# 使用akshare的stock_zh_a_spot接口获取实时行情数据
stock_data = ak.stock_zh_a_spot()
return stock_data
except Exception as e:
...await 是 Python 中异步编程的关键字，通常与 async 搭配使用，用于等待一个异步操作完成。它的作用是让你在非阻塞的情况下等待某个操作，比如 I/O 操作（如网络请求、文件读写等）完成，而不会阻塞整个程序的执行。
异步等待：await 会暂停当前协程的执行，直到被等待的异步操作完成，期间其他协程可以继续执行，这样就能提高程序的效率，尤其是在 I/O 密集型的场景中。
非阻塞 I/O：在传统的同步编程中，如果某个操作需要等待（如数据库查询、网络请求等），它会阻塞后续操作。而在异步编程中，await 可以让你等待一个异步操作完成，但不会阻塞其他任务，程序可以...
import pandas as pd
data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago'] } df = pd.DataFrame(data)
columns = df.columns
for index, row in df.iterrows(): print("当前行索引:", index) for...
在Python里，类型注解可让你为变量、函数参数、返回值等添加类型信息。这有助于代码的可读性与可维护性，还能辅助静态类型检查工具找出潜在的类型错误。下面是一些类型注解的常见应用示例：
你能为变量指定类型，语法是在变量名之后加上冒号与类型。
# 整数类型注解
age: int = 25
# 字符串类型注解
name: str = "Alice"
# 布尔类型注解
is_student: bool = True
# 列表类型注解，列表元素为整数
numbers: list[int] = [1, 2, 3, 4, 5]
# 字典类型注解，键为字符串，值...