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一个网络抓取和浏览器自动化库，供 Node.js 构建可靠的爬虫。在 JavaScript 和 TypeScript 中。提取 AI、LLM、RAG 或 GPT 的数据。从网站下载 HTML、PDF、JPG、PNG 和其他文件。适用于 Puppeteer、Playwright、Cheerio、JSDOM 和原始 HTTP。有头和无头模式。具有代理轮换功能。
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浏览器中的 VS Code
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Wot UI

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股票推荐对投资公司和投资者至关重要。然而，没有单一的选股策略会永远赢，而分析师可能没有足够的时间去检查所有标准普尔500股票（标准普尔500）。在本文中，我们提出了一个实用的方案，使用机器学习推荐标准普尔 500 指数的股票。我们的基本理念是动态购买并持有前 20% 的股票。首先，我们选择具有良好解释力的代表性股票指标。其次，我们采用五种常用的机器学习方法，包括线性回归、岭回归、逐步回归、随机森林和广义提升回归，在滚动窗口中对股票指标和季度对数回报进行建模。第三，我们选择每个时期均方误差最低的模型对股票进行排名。最后，我们通过执行等权重、均值方差和最小方差等投资组合分配方法来测试选定的股票。我们的实证结果表明，在夏普比率和累积回报方面，拟议的方案在标准普尔 500 指数上优于仅做多策略。
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