在股票市场交易的动态环境中，技术和金融的融合催生了分析市场趋势和预测未来价格走势的先进方法。本文将使用Python进行股票模式识别。
from collections import defaultdictimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.signal import argrelextremafrom statsmodels.nonparametric.kernel_regression import KernelRegfrom yahoofinancials import YahooFinancials
上面的库中，有几个要点需要介绍：
collections.defaultdict:当缺少键时，返回默认值。使用它可以有效地存储和组织数据，比如键反映日期或资产符号等可识别的度量，值表示相应的变量。
argrelextrema函数是SciPy库中的一个函数，用于进行科学计算和技术计算。它有助于识别价格数据中的局部最大值和最小值，指示价格数据中的潜在转折点或支撑位和阻力位。
statsmodels.nonparametric.kernel_regression.KernelReg:这个来自statmodels的子模块提供了非参数核回归功能。交易可以使用这种方法来拟合价格数据的平滑曲线，以确定趋势，无需假设曲线具有特定的参数形式。
YahooFinancials:该模块从雅虎财经获取财务数据。我们可以访问大量的财务数据，包括股票价格，财务报表和其他市场数据，用于分析和决定如何处理投资组合。
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