还在头疼每月房贷还款?这个房贷计算机让你一目了然

摘要:通过楼市小程序上贷款计算器等工具人们可以很容易的了解每期还款本金、不同还款方式的利息差异、提前还款节省利息等问题。

本文分享自华为云社区《房贷计算器-从原理、计算到提前还款和可视化》,作者: 蜉蝣与海 。

前言

最近各地楼市震荡不断,2022年12月份以来不少银行纷纷降息,随后更是引发了一波提前还款的大潮。不少地区楼市相关的微信小程序也自带了贷款计算器、提前还款计算器等工具,通过这些工具人们可以很容易的了解每期还款本金、等额本金/本息的利息差异、提前还款节省利息的问题。

了解这些计算工具的相关原理,可以做到心中有数,临危不慌。

  1. 本文对应代码和脚本发布至华为云生态社区AI Gallery:贷款计算器-从原理、公式到提前还款和可视化欢迎开发者前往体验,文中涉及所有代码可以直接通过页面进入ModelArts Code Lab运行。使用该脚本稍加修改后即可尝试开发一个适合自身地区政策的贷款计算&提前还款小程序。
  2. 本文只是研究贷款生成、提前还贷方面的相关计算原理,不构成任何投资理财方面的建议。

如何计算利息

背景:等额本金和等额本息的共同点

了解过贷款的小伙伴都知道,贷款有等额本金和等额本息这两种方式,前者每月还款的本金相同,利息逐月递减;后者每月还款额相同,刚开始还款时利息还的多,后面本金还的逐渐增多。参考网上讨论利息计算的诸多文章,两个模型理论上,都有下列共同特点:

利息按月利率计算,一月一期

按期还款情况下当月应还利息只由未还完的本金决定

每月还款额除了未还本金产生的全部利息外,剩下的金额应该全部用于偿还本金

像最近部分银行提出的先息后本(先还利息若干年,最后一次性偿还本金)则不符合这个条件。

还款额的计算

前阵子,院长有位朋友在惠州买了套120平米的房,总价125万左右,大约贷了87.5万。 办房贷的时候,他听从销售的建议,选了等额本息的还款方式。每个月固定还5726.39元。这个还款额度在他的承受范围之内,因此就选了。 那假如选择等额本金呢?第一个月要还的金额为7218.75元,此后每个月少还14.89元,直至20年后还完。

知乎文章为什么买房贷款,最好选择等额本金?中提到了一个例子:

通过描述可知,贷款87.5万,贷20年,等额本息每月还款5726.39元,等额本金首月还款7218.75元。假设文中的贷款未使用公积金,计算时利率为固定利率,根据网上的贷款计算器可知此时的贷款年利率为4.9%。

以这个例子为例,简单说明等额本金和等额本息的计算方法:

首先贷20年,按月分期,贷款为 20 × 12 = 240期。 年利率4.9%,月利率为 0.049 ÷ 12 = 0.004983 即0.4083%。

等额本金 情况下:

  • 每月应还本金=总本金 ÷ 期数
  • 每月应还利息=剩余本金×月利率
  • 每月还款额=每月应还本金 + 每月应还利息

在这个例子中:

  • 每月应还本金为875000÷240=3645.83元
  • 首月应还利息为875000×0.4083%=3572.92元
  • 首月应还:3645.83 + 3572.92 = 7218.75元。
  • 第2月剩余本金为875000 - 3645.83 = 871354.17元。
  • 第2月应还利息为871354.17×0.4083%=3558.03元。
  • 第2月应还:3645.83 + 3558.03 = 7203.86元。

将这段逻辑抽象为代码有:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def averageCapital(months, principal, rate):month_rate = rate / 12monthly_capital = principal / monthsinterests = [0] * monthscapitals = [0] * monthsleft_principal = [0] * monthsleft_principal[0] = principaltotal_payment = [0] * monthsfor i in range(0, months):interests[i] = left_principal[i] * month_ratecapitals[i] = monthly_capitaltotal_payment[i] = monthly_capital + interests[i]if i + 1 < months:left_principal[i + 1] = left_principal[i] - monthly_capitalreturn capitals, interests, total_payment

为了便于查看再封装一个打印成表格的函数:

import pandas as pd
def drawTable(months, fn, *args, **kwargs):capitals, interests, total_payment = fn(months, *args, **kwargs)paid_capital = [0] * monthspaid_interests = [0] * monthspaid_capital[0] = capitals[0]paid_interests[0] = interests[0]for x in range(1, months):paid_capital[x] = paid_capital[x - 1] + capitals[x]paid_interests[x] = paid_interests[x - 1] + interests[x]origin = pd.DataFrame([total_payment, capitals, interests, paid_capital, paid_interests])return pd.DataFrame(origin.values.T, columns=['还款额','还款本金','还款利息','已还本金','已还利息'], index=np.arange(1, months + 1))

我们运行一下知乎上的例子,看看头几年还款的本金、利息等:

pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format
drawTable(12 * 20, averageCapital, 875000, 0.049)[0:10]

可以看到和文中描述一致,使用微信房小团小程序,也可以打印出一致的结果。

等额本息 的计算方法有些复杂,参考用Python深度解读房贷利率文中的解法,设A为本金,第i个月月末所欠银行本金为Ai,每月所还贷款总额为X,月利率为β, 则有:

由于最后一期时剩余本金为0,可反解得:

这里m为总期数(在刚刚的例子中,m=240)。而后就可以使用与等额本金计算中类似的逻辑,从第一期所还利息开始,反推每期的利息与本金。具体代码如下:

def averageCapitalPlusInterest(months, principal, rate):month_rate = rate / 12monthly_payment = principal * month_rate * (1 + month_rate) ** months / ((1 + month_rate) ** months - 1)interests = [0] * monthscapitals = [0] * monthsleft_principal = [0] * monthsleft_principal[0] = principaltotal_payment = [0] * monthsfor i in range(0, months):total_payment[i] = monthly_paymentinterests[i] = left_principal[i] * month_ratecapitals[i] = total_payment[i] - interests[i]if i + 1 < months:left_principal[i + 1] = left_principal[i] - capitals[i]return capitals, interests, total_payment

我们运行一下知乎上的例子,看看等额本息模式下第8年附近,到底还了多少利息和本金:

drawTable(12 * 20, averageCapitalPlusInterest, 875000, 0.049)[90:100]

可以看到第96期(第8年年终)时,本金还了25万,但利息已经还了近30万了,和之前文中例子的数据是可以对得上的。

还款可视化

刚刚我们已经将还款的各项数据以表格的形式打印。此外我们还可以借助python的能力,打印还款的柱状图。

import numpy as np
def printStatistics(capitals, interests, total_payment, months):print("总本金:" + str(np.sum(capitals)))print("总利息:" + str(np.sum(interests)))print("总利息/总本金" + str(np.sum(interests)/np.sum(capitals)))print("首月还款 %.2f 末月还款: %.2f" % (total_payment[0], total_payment[months - 1]))
def drawDiagram(months, fn, *args, **kwargs):capitals, interests, total_payment = fn(months, *args, **kwargs)printStatistics(capitals, interests, total_payment, months)month_array = np.arange(1, months + 1, 1)height = interestsplt.bar(month_array, capitals, width=0.2, align='center', color='red')plt.bar(month_array, interests, width=0.2, align='center', color='blue', bottom=capitals)plt.show()

再跑一下知乎的例子,绘制等额本金和等额本息的还款柱状图:

drawDiagram(12 * 20, averageCapital, 875000, 0.049)

如图,蓝色是所还利息,红色是所还本金。可以看出本金每月不变,利息逐月递减的特征。

等额本息情况下:

drawDiagram(12 * 20, averageCapitalPlusInterest, 875000, 0.049)

也能看出所绘图形和等额本息的含义基本一致。

另外部分城市可以公积金贷款,以杭州为例,目前杭州公积金充足情况下可贷50w-60w,这里考虑一下公积金的情况:

def averageCapitalWithPublicFund(months, principal1, rate1, principal2, rate2):a, b, c = averageCapital(months, principal1, rate1)a1, b1, c1 = averageCapital(months, principal2, rate2)return np.sum([a,a1],axis=0).tolist(), np.sum([b,b1],axis=0).tolist(), np.sum([c,c1],axis=0).tolist()
drawTable(12 * 20, averageCapitalWithPublicFund, 700000, 0.041, 300000, 0.031)[0:10]

这里算了下商贷70w(利率4.1%),公积金贷30w(利率3.1%)下组合贷款的情况,和微信小程序房小团的计算是一致的。

提前还款相关原理

再来讨论下提前还款。如果知乎文中买房的那位,在贷款1年后提前还款10w会怎样呢?了解一点背景知识的朋友,都知晓提前还款分两种情况:

  • 年限不变,月供减少
  • 年限缩短,月供不变

现在分情况讨论,并给出计算函数。

注:notebook中所有计算结果均在微信房小团小程序上得到互相验证。

年限不变,月供减少

这种情况下,相当于在提前还款月之后重新做了一次贷款。我们首先对刚刚的计算函数进行一定的简化,抽象一下公共的部分。

def normalPaid(months, principal, rate, capitalAveraged):month_rate = rate / 12monthly_capital = principal / monthsmonthly_payment = principal * month_rate * (1 + month_rate) ** months / ((1 + month_rate) ** months - 1)interests = [0] * monthscapitals = [0] * monthsleft_principal = [0] * monthsleft_principal[0] = principaltotal_payment = [0] * monthsfor i in range(0, months):interests[i] = left_principal[i] * month_rateif capitalAveraged:capitals[i] = monthly_capitaltotal_payment[i] = monthly_capital + interests[i]else:total_payment[i] = monthly_paymentcapitals[i] = total_payment[i] - interests[i]if i + 1 < months:left_principal[i + 1] = left_principal[i] - capitals[i]return capitals, interests, total_payment

drawTable(12 * 20, normalPaid, 875000, 0.049, False)[10:14]

drawTable(12 * 20, normalPaid, 875000, 0.049, True)[10:14]

可以看到抽象出公共结构后,前后的计算结果并没有发生变化。

考虑年限不变提前还款的情况,这里将每次提前还款的时间和金额组成python的元组,若干个(账期,还款金额)元组组成一个list输入函数。函数首先计算正常情况下的还款信息,而后根据提前还款信息,修改提前还款日的剩余本金,并从各个提前还款日重新计算剩余还款。

def extraPaidWithFixedPeriod(months, principal, rate, capitalAveraged, extraPaidList :list):capitals, interests, total_payment = normalPaid(months, principal, rate, capitalAveraged)extraPaidList.sort(key=lambda x:x[0])originCapital, originInterests, originTotal = capitals.copy(), interests.copy(), total_payment.copy()left_principal = [0] * monthsleft_principal[0] = principalfor x in range(0,months):if x < months - 1:left_principal[x + 1] = left_principal[x] - capitals[x]def normalPaidOffset(left_months, principal, rate, capitalAveraged, offset):month_rate = rate / 12monthly_capital = left_principal[offset] / left_monthsmonthly_payment = left_principal[offset] * month_rate * (1 + month_rate) ** left_months / ((1 + month_rate) ** left_months - 1)for i in range(0, left_months):interests[offset + i] = left_principal[offset + i] * month_rateif capitalAveraged:capitals[offset + i] = monthly_capitaltotal_payment[offset + i] = monthly_capital + interests[offset + i]else:total_payment[offset + i] = monthly_paymentcapitals[offset + i] = total_payment[offset + i] - interests[offset + i]if i == 0:print("次月还款 %.2f" % total_payment[offset + i])if offset + i + 1 < months:left_principal[offset + i + 1] = left_principal[offset + i] - capitals[offset + i]returnfor x,y in extraPaidList:capitals[x] = capitals[x] + yleft_principal[x + 1] = left_principal[x] - capitals[x]total_payment[x] = capitals[x] + interests[x]print("当月需还 %.f 剩余本金 %.f" %(total_payment[x], left_principal[x + 1]))normalPaidOffset(months - x - 1, left_principal[x + 1], rate, capitalAveraged, x + 1)printStatistics(originCapital, originInterests, originTotal, months)print("")printStatistics(capitals, interests, total_payment, months)print("节省利息 %.2f" % (np.sum(originInterests) - np.sum(interests)))return capitals, interests, total_payment, originTotal, originInterests

再定义几个函数对提前还款节省的利息进行可视化。

def drawDiagramExtraPaid(months, capitals, interests, originalTotal, originalInterests, showOriginTotal=True):month_array = np.arange(1, months + 1, 1)capital_with_origin_interest = [0] * monthsheight = interestsfor x in range(1, months):capital_with_origin_interest[x] = capitals[x] + originalInterests[x]l1 = plt.bar(month_array, originalTotal if showOriginTotal else capital_with_origin_interest, width=0.2, align='center', color='yellow')l2 = plt.bar(month_array, capitals, width=0.2, align='center', color='red')l3 = plt.bar(month_array, interests, width=0.2, align='center', color='blue', bottom=capitals)# plt.legend(handles = [l1, l2,l3], labels = ['每月少还' if showOriginTotal else '节省利息', '本金','利息'], loc = 'best',fontsize=20)plt.ylim(0, (capitals[0]+interests[0])*1.1)plt.show()
def drawTableExtraPaid(months, capitals, interests, total_payment, originalTotal, originalInterests):paid_capital = [0] * monthspaid_interests = [0] * monthssaved_money = [0] * monthspaid_capital[0] = capitals[0]paid_interests[0] = interests[0]for x in range(1, months):paid_capital[x] = paid_capital[x - 1] + capitals[x]paid_interests[x] = paid_interests[x - 1] + interests[x]saved_money[x] = saved_money[x - 1] + (originalInterests[x] - interests[x] )origin = pd.DataFrame([total_payment, capitals, interests, paid_capital, paid_interests,saved_money])return pd.DataFrame(origin.values.T, columns=['还款额','还款本金','还款利息','已还本金','已还利息','累计节省'], index=np.arange(1, months + 1))

通过参数showOriginTotal的取值,可以分别绘制每月少还的钱与当月节省利息的情况。下面分别绘制了等额本金和等额本息情况下,87.5万贷20年,在第一年还10万后还款和利息的变化情况。

a, b, c, d, e = extraPaidWithFixedPeriod(12 * 20, 875000, 0.049, True, [(13,100000)])
drawDiagramExtraPaid(12 * 20, a, b, d, e)
drawDiagramExtraPaid(12 * 20, a, b, d, e, False)
drawTableExtraPaid(12 * 20, a, b, c, d, e)[10:20]

 

a, b, c, d, e = extraPaidWithFixedPeriod(12 * 20, 875000, 0.049, False, [(13,100000)])
drawDiagramExtraPaid(12 * 20, a, b, d, e)
drawDiagramExtraPaid(12 * 20, a, b, d, e, False)
drawTableExtraPaid(12 * 20, a, b, c, d, e)[10:20]

可以很方便地看出节省利息在每个月还款额中的比重。

月供不变,年限缩短

这种情况下提前还款导致后续每个月产生的利息少了,但是月供没变,相当于后续每个月额外多还了本金。但是在各类提前还款计算器的计算中,月供并不是和之前相同的,经过反复的计算后和网上的贷款计算器结果最终一致,发现各类提前还款计算器隐含了下列约束:

  • 提前还款相当于用剩余本金新做一个贷款。
  • “月供”不是真的不变。而是通过缩短年限方式,使得新贷款首月月供尽可能和当前月供相当。
  • 如果是等额本金模式,新贷款首月月供中,偿还本金并未增多,需要略低于上月偿还本金,等额本息模式则无此约束。

想想这个逻辑也有道理,如果真的“月供不变”,那么等额本金模式下提前还款后,后续每个月偿还的本金都会比新做贷款的偿还的本金多,相当于后续每个月都在提前还款,后续每个月月供本金就不能称为“等额”了。
我们下面先写个求解首月月供的函数,以及通过缩短年限逼近上月月供总额和月供本金的函数。而后计算“月供不变,年限缩短”模式下节省的具体利息。

def getFirstPaid(months, principal, rate, capitalAveraged):month_rate = rate / 12monthly_capital = principal / monthsmonthly_payment = principal * month_rate * (1 + month_rate) ** months / ((1 + month_rate) ** months - 1)interests1 = principal * month_rateif capitalAveraged:return monthly_capital + interests1, monthly_capitalelse:return monthly_payment, monthly_payment - interests1
def getLeftMonths(leftMonthsMax, capitalPaidMax, paidMax, leftPrincipal, rate, capitalAveraged):lastPaid, lastCapitalPaid, lastMonths = 0, 0, 0for i in range(leftMonthsMax, 1, -1):paid, capitalPaid = getFirstPaid(i, leftPrincipal, rate, capitalAveraged)if paid > paidMax or (capitalAveraged and capitalPaid > capitalPaidMax):return lastMonths, lastPaid, lastCapitalPaidelse:lastPaid, lastCapitalPaid, lastMonths = paid, capitalPaid, i
def extraPaidWithFixedPaid(months, principal, rate,capitalAveraged, extraPaidList: list):capitals, interests, total_payment = normalPaid(months, principal, rate, capitalAveraged)extraPaidList.sort(key=lambda x: x[0])originCapital, originInterests, originTotal = capitals.copy(), interests.copy(), total_payment.copy()left_principal = [0] * monthsleft_principal[0] = principalfor x in range(0, months):if x < months - 1:left_principal[x + 1] = left_principal[x] - capitals[x]def normalPaidOffset(left_months, principal, rate,capitalAveraged, offset, left_months2):month_rate = rate / 12monthly_capital = left_principal[offset] / left_monthsmonthly_payment = left_principal[offset] * month_rate * (1 + month_rate) ** left_months / ((1 + month_rate) ** left_months - 1)for i in range(0, left_months):interests[offset + i] = left_principal[offset + i] * month_rateif capitalAveraged:capitals[offset + i] = monthly_capitaltotal_payment[offset + i] = monthly_capital + interests[offset + i]else:total_payment[offset + i] = monthly_paymentcapitals[offset + i] = total_payment[offset + i] - interests[offset + i]if i == 0:print("次月还款 %.2f" % total_payment[offset + i])if offset + i + 1 < months:left_principal[offset + i + 1] = left_principal[offset + i] - capitals[offset + i]for i in range(left_months, left_months2):interests[offset + i] = 0capitals[offset + i] = 0total_payment[offset + i] = 0returnrealMonth = monthsfor x, y in extraPaidList:capitalParam = capitals[x]capitals[x] = capitals[x] + yleft_principal[x + 1] = left_principal[x] - capitals[x]total_payment[x] = capitals[x] + interests[x]maxMonth, maxPaid, maxPaidCapital = getLeftMonths(months - x - 1, capitalParam, total_payment[x - 1], left_principal[x + 1], rate, capitalAveraged)normalPaidOffset(maxMonth, left_principal[x + 1], rate, capitalAveraged, x + 1, months - x - 1)realMonth = x + 1 + maxMonthprint("当月需还 %.2f 剩余本金 %.2f 下月需还:%.2f  原本剩余账期:%d,当前剩余账期:%d, 账期缩短:%d" %(total_payment[x], left_principal[x + 1],total_payment[x + 1], months - x - 1,maxMonth, months - x - 1 - maxMonth))printStatistics(originCapital, originInterests, originTotal, months)print("")printStatistics(capitals, interests, total_payment, realMonth)print("节省利息 %.2f" % (np.sum(originInterests) - np.sum(interests)))return capitals, interests, total_payment, originTotal, originInterests
a, b, c, d, e = extraPaidWithFixedPaid(12 * 20, 875000, 0.049, True, [(13, 100000)])
drawDiagramExtraPaid(12 * 20, a, b, d, e)
drawTableExtraPaid(12 * 20, a, b, c, d, e)[10:20]

a, b, c, d, e = extraPaidWithFixedPaid(12 * 20, 875000, 0.049, False, [(13, 100000)])
drawDiagramExtraPaid(12 * 20, a, b, d, e)
drawTableExtraPaid(12 * 20, a, b, c, d, e)[10:20]

可以看出,虽然缩短年限的本质也是重新做一次贷款,但确实可以节省很多利息。

小结

本文初稿写于华为云AI-Gallery贷款计算器-从原理、公式到提前还款和可视化,通过页面进入CodeLab可以直接在界面上调整参数进行房贷利息、提前还款等相关计算,计算过程原理直观,配合可视化方便理解,欢迎开发者前往体验。

整篇文章带大家了解了不同房贷贷款方式的差异,以及对房贷利息计算、提前还款的原理做了较为细致的剖析和数据可视化。后续在面对贷款利息计算的问题时,可以直面原理、心中有数、临危不慌。

参考资料

[1]用Python深度解读房贷利率

[2]为什么买房贷款,最好选择等额本金?

[3]杭州房小团微信小程序-贷款计算

[4]杭州房小团微信小程序-提前还款

点击关注,第一时间了解华为云新鲜技术~

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/45657.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

突然想分析下房贷利率及利息计算

由于博主近期有购房意向&#xff0c;毕竟是首套房&#xff0c;突然对LPR感兴趣了 其实...博主也是想利益最大话&#xff0c;所以就稍微研究了一下LPR及利息计算。 只要你认真看完这篇文章&#xff0c;各位观众也能轻松了解自己的钱花哪去了 首先&#xff0c;需要了解下什么是LP…

【Excel】可浮动利率(LPR)和提前还款的房贷计算器

1 灵感来源 网上有现成的计算器&#xff0c;为什么还要自己做&#xff1f; 因为网页版的房贷计算器看不到过程&#xff0c;不知其所以然&#xff0c;不知道能不能完全信任。 加上朋友咨询提前还款的问题&#xff0c;又LPR开始执行&#xff0c;从现实和书里汲取了灵感&#xff…

用Python让蔡徐坤在我的命令行里打篮球~技术流追星!

「2019 Python开发者日」倒计时三天&#xff0c;请扫码咨询 ↑↑↑ 作者 | 雇个城管打天下&#xff0c;理工男一枚。南京大学软件工程系硕士&#xff0c;一个还在做着拥有十万读者梦的互联网新人&#xff0c;或许一篇文章无法获得你的关注&#xff0c;但突然梦想觉醒的我还在努…

「Python网络编程」如何让蔡徐坤同时唱跳rap篮球/初识多线程(二)

博主前言&#xff1a; 通过第一篇文章的学习&#xff0c;读者已经认识了网络编程中的套接字编程&#xff0c;已经具备了实现基于TCP协议和基于UDP协议网络编程中客户端的实现。第二篇文章打算让读者感受一下多线程的魅力&#xff0c;通过仔细阅读本篇文章完全可达到一文入门多线…

蔡徐坤用户画像

来源&#xff1a;挖数 作者&#xff1a;挖数 互联网行业经常会做用户调研&#xff0c;通过线下访谈和线上埋点等方式收集用户数据后&#xff0c;最终形成产品主流用户的性别、年龄、职业、喜好、城市等标签数据&#xff0c;这个过程称为“用户画像”。 如果蔡徐坤是一款互联网产…

小文智能结合ChatGPT的产业未来

最近几个月&#xff0c;由人工智能实验室OpenAI发布的对话式大型语言模型ChatGPT在国内外各大平台掀起了一阵AI狂潮。短短几天时间&#xff0c;其用户量就突破了百万大关&#xff0c;注册用户之多一度导致服务器爆满。 继AI画图之后&#xff0c;ChatGPT成为了新的顶流&#xf…

chatgpt赋能python:Python中绘制图形

Python中绘制图形 Python有很多强大的库可以用来绘制各种形式的图形。在这篇文章中&#xff0c;我们将介绍几个最常用的库&#xff0c;包括Matplotlib、Seaborn和Plotly。我们还将介绍如何用这些库绘制各种不同类型的图形。 Matplotlib Matplotlib是一个基于Python的绘图库&…

大模型带来的Web复兴,会是昙花一现吗?

大家是不是对GPT、对话式AI、生成式AI之类的话题&#xff0c;已经有点审美疲劳了&#xff1f; 写这篇文章之前&#xff0c;我有点犹豫&#xff0c;究竟还要不要接着讨论GPT了。最终决定写&#xff0c;是觉得个人用户、开发者&#xff0c;以及正在紧锣密鼓训大模型的AI公司和云厂…

【主流Chat模型的申请入口和方法】

主流Chat模型的申请入口和方法 一、申请New Bing二、申请内测文心一言三、申请内测Claude四、谷歌家的Bard五、Adobe Firefly六、GitHub Copilot chat七、通义千问八、360智脑一、申请New Bing 注册一个 outlook 邮箱,很简单,2分钟就可搞定~下载 Edge DEV 浏览器,用刚刚的邮…

券商要知道的港美股软件交易系统板块展示图

目前&#xff0c;国内做港美股软件开发的公司不超过5家&#xff0c;他们中不乏有些是行业的领头者&#xff0c;服务和技术可以说能让券商感到满意的&#xff0c;其中也有刚入门的技术不成熟&#xff0c;从设计上不够科学、系统的稳定性&#xff0c;也没有那么好。 一套完整的港…

用AkShare库获取A股股票数据—获取实时A股数据

前面给大家介绍了如何用Tushare获取A股股票数据&#xff0c;但是现在使用Tushare会受到积分限制&#xff0c;没有获得积分使用起来也麻烦。今天再给大家介绍一个免费的开源数据库AKShare。 AKShare 是基于 Python 的财经数据接口库, 目的是实现对股票、期货、期权、基金、外汇…

用AkShare获取沪深京A股所有股票历史数据

前面章节已经介绍了如何用AkShare调用A股实时的数据&#xff0c;但是在我们量化投资过程中&#xff0c;经常会需要用到全量数据&#xff08;即所有A股的历史数据&#xff09;。接下来我们讲讲用AkShare获取A股所有股票历史数据。 首先&#xff0c;我们通过AkShare的东财实时行情…

IOS 股票K线图的实现

2015-09-04 by 木易哥哥  智者精选&#xff0c;每天获取励志认知能量 www.5izhjx.com 写了lines、RKLineView、getData三个对象完成实现。 首先开始调用 rkLine [[RKLineViewalloc]init]; CGRect frame riKView.frame; frame.origin CGPointMake(0,5); frame.size CGSizeM…

【ChatGPT里的平行宇宙

除非你一直生活在岩石下&#xff0c;否则你肯定听说过ChatGP。 你可能知道它在解决 IQ 测试、解决 leetcode 问题或帮助人们编写 LateX 方面的能力。 它是人们检索各种信息和解决繁琐任务&#xff08;如文案写作&#xff09;的绝佳资源&#xff01; 今天&#xff0c;Frederic …

AIGC将颠覆设计界?!今晚直播间解密AIGC之图像生成史

从DeepFake、风格迁移到 Midjourney、DALLE ... AIGC的应用一次又一次带给我们惊喜 这些背后的蕴藏着哪些原理&#xff1f; 赶快加入AIGC图像生成直播课&#xff01; 探索AI生成艺术的奥秘 2月28日-3月7日每周二晚8点 系列直播课「扫码报名」啦&#xff01; 扫描下方二维码&…

chatgpt赋能python:Python导入照片的SEO优化指南

Python导入照片的SEO优化指南 在当今的数字时代&#xff0c;网站的视觉效果已经成为重要的一环。而在网站上展示照片既可以吸引用户的眼球&#xff0c;又可以更好地传达信息。然而&#xff0c;对于搜索引擎来说&#xff0c;照片是无法读懂的&#xff0c;它们需要依靠一些描述性…

chatgpt赋能python:Python怎么导入照片

Python怎么导入照片 Python是一种高级编程语言&#xff0c;可用于创建各种应用程序和项目。当涉及到处理图像时&#xff0c;Python也非常有用。在本文中&#xff0c;我们将介绍如何使用Python导入照片&#xff0c;并附带一些有关如何使用SEO优化您的图像的提示。 介绍 在开始…

作曲 app android,文艺又好玩!安卓作曲达人App试用体验

说起文艺&#xff0c;自然是离不开琴棋书画。喜欢文艺的机友为数不少&#xff0c;安卓平台也有不少关于琴棋书画的App。今天要介绍的这款安卓作曲达人App&#xff0c;可以说比它技术的没它文艺&#xff0c;比它文艺的没它技术。无论你懂不懂乐理&#xff0c;看着一个个音符在你…

妙计高招:短信验证码接收教程图像处理AI黑科技汇总

随着人工智能技术的越来越火爆&#xff0c;我们在使用国内外应用提供的功能时经常会用到短信验证功能&#xff0c;对于我们而言&#xff0c;轻松搞好短信验证没有那么容易&#xff0c;本篇文章对几篇接收验证码的教程进行了汇总并附带了一些主流AI软件的使用教程&#xff0c;希…

ChatGPT真的泰酷啦!泰酷啦!

马总来中国啦&#xff01;最近chatGPT有多火&#xff0c;就不用我多说了。。。 真的佩服Musk&#xff0c;其公司的产品每个都能出圈&#xff0c;虽然OpenAI只是他投的一个项目&#xff0c;但总感觉吸了他欧气的项目就总能火。就看会不会被twitter砸了招牌。但即便twitter垮了&a…