Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大，特别是在保留长期记...
Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26562 该项目包括： 自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。 将时间序列数据转换为分类问题。 使用 TensorFlow 的 LSTM 模型 由 MSE 衡量的预测准确性 GPU 设置（如果可用） ....
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化2
如果指数式移动平均数这么好，为什么还需要更好的模型？ 拟合结果很好，遵循真实的分布（并且由非常低的MSE证明）。实际上，仅凭第二天的股票市场价格是没有意义的。就我个人而言，我想要的不是第二天的确切股市价格，而是未来30天的股市价格是上涨还是下跌。尝试这样做，你会发现EMA方法的缺陷。 现在尝试在窗口...
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化1
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大，特别是在保留长期记忆方面。在本文中，你将解决以下主题。 理解为什么你需要能够预测股票价格的变动。 下载数据 - 使用从雅虎财经收集的...
Tensorflow实例：利用LSTM预测股票每日最高价（一）
RNN与LSTM 这一部分主要涉及循环神经网络的理论，讲的可能会比较简略。 什么是RNN RNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普...
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