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用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD
全文链接：http://tecdat.cn/?p=28265 作者：Xiaoyi Sun 预测股票价格，并在合适的时间产生交易策略实现收益，一直是一个热门的问题，到现在为止也提出了很多预测方法。但股票价格 的实时预测是一个难点，需要及时预测价格趋势并作出交易判断。 解决方案 ...
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） ....
spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票
之前在某社区中看到一篇帖子《一张价值几十万个跌停的统计表》，主要是预测即将被ST的股票，虽然有些标题党，但是还有有一些参考价值的。文章中使用了净利润指标来对可能成为ST的股票进行排雷，那么是否有其他指标可以用机器学习的方法对该问题进行建模同时提高预测的准确度呢? 首先我们来了解下问题的背景： 股票市...
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...
HAR-RV-J与递归神经网络（RNN）混合模型预测和交易大型股票指数的高频波动率
本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。尽管已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测。实际上，这种分析只是对预测的实际经济意义的一个小的指示。因此，在我们的方法中，我们还通过交易适当的波动率衍生品来测试我们的预测。 简...
用R语言实现神经网络预测股票实例
神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。 如何构建神经网络？ 神经网络包括： 输入图层：根据现有数据获取输入的图层 隐藏图层：使用反向传播优化输入变量权重的图层，以提高模型的预测能力 输出图层：基于输入和隐藏图层的数据输出预测 ...
【MATLAB第43期】基于MATLAB的BO-NAR贝叶斯优化动态神经网络NAR时间序列股票预测模型
【MATLAB第43期】基于MATLAB的BO-NAR贝叶斯优化动态神经网络NAR时间序列股票预测模型一、效果展示二、模型介绍1.数据情况一列数据，499个值ratio = 0.9;% 训练集比例 MaxEpochs = 600;% 最大训练次数 % % 导入股票数据 xall= importdat...
时序预测 | MATLAB实现GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络股票价格预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法 神经网络预测 雷...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
