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...
LSTM Networks 应用于股票市场探究
摘要：BigQuant平台上的 StockRanker 算法在选股方面有不俗的表现，模型在 15、16 年的回测收益率也很高 (使用默认因子收益率就达到 170% 左右)。然而，StockRanker 在股灾时期回撤很大 (使用默认因子回撤 55%)，因此需要择时模型，控制 StockRanker ...
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。
