Python深度学习股价预测、量化交易策略:LSTM、GRU深度门控循环...
每个LSTM层50个神经元、LSTM层激活函数为ReLU、最后一层全连接层激活函数为Sigmoid、优化器为Adam、Dropout取20%、损失函数为MSE,batchsize为20、训练轮数epochs为100,在模型训练阶段又新加入了模型评估指标准确率accuracy。
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...
平均平方误差(MSE)的计算方法是:取前一步的真实值和预测值之间的平方误差,并对所有的预测值进行平均。标准平均可以通过首先尝试将其作为一个平均计算问题的模型来理解这个问题的难度。首先,尝试预测未来的股票市场价格(例如,xt+1),作为一个固定大小的窗口(例如,xt-N,...,xt)(例如之前的100天)内先前观察到的...
【东吴金工 金工专题】提升技术分析的品格
步长分别为10、20、60时,LSTM模型预测表现均优于随机预测,各步长预测准确率在同一轮次中也具有稳定性,例如轮次2的预测率均低于50%,其余轮次均显著高于50%,其中,20步长的表现最佳,预测准确率稳定维持在52%附近,显著优于“抛硬币”预测法。因此,从非线性的角度来看,市场也尚未达到弱式有效。5.4.策略回测与...
深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
本文介绍了利用BP神经网络进行股价预测,通过构建特殊的交易策略在复杂的市场环境中(如黄金和比特币市场)进行投资交易,并结合深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)、循环卷积神经网络(RCNN)以及决策树、SVM、回归等多种机器学习方法在金融交易中的深入探索的实例代码和数据,不仅为金融交易提供了新的思路,而且有望构...
【平安证券】基金深度报告-量化资产配置系列报告之七:基于路径类...
移动平均线(MA)以道琼斯的“平均成本概念”为理论基础,通过对历史价格的加权平均显示股价的历史波动情况,是反映股价指数未来发展趋势的重要技术分析方法。移动平均线的构建依赖于权重函数的选择,其决定了因子对短、中、长期不同价格的侧重程度,附录详细介绍了各常见权重函数的定义方式。多次组合使用权重函数可以得到更加...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
这三种门结构相配合的机制可以决定什么时候该对隐状态输入的信息作记忆,什么时候忽略(www.e993.com)2024年10月16日。同为隐藏层的输出,记忆单元仅用于网络内部信息的维护,隐状态则会传递到输出层用于预测当前时间步的输出结果。1.2.2.2.门控循环单元-GRU相比于LSTM,门控循环单元(GRU)是一个稍微简化的变体。通常,GRU能够提供与LSTM...
一文讲通AI+金融领域量化交易和股价预测
一种基于文本情感分析的股票指数预测新方法推荐理由:提出一种基于金融文本情感分析的指数预测模型SA-BERT-LSTM,对沪深300指数的涨跌进行预测。06Text-basedcrudeoilpriceforecasting:Adeeplearningapproach推荐理由:被引135次,本研究提出了一种基于在线媒体文本挖掘的新型原油价格预测方法,目的是捕捉价格...
基于深度学习的股票价格可预测性检验分析——股价预测方法总结
通过K-means聚类、BP神经网络等多种算法对金融数据进行建模并展开深入研究,对于处理高噪声、非正态、非平稳的股市数据呈现出一定优势。因此已有大量金融领域的学者运用机器学习算法与其他数据相结合研究如何准确预测股价,例如将财经新闻信息与股票数据相结合,利用LSTM神经网络建模,探究财经新闻对股市影响。
时间序列分析的模型应用 – 股价预测
2.利用前期数据预测当期,数据集(前期股价,当期股价)当做(X,Y)3.建立及训练LSTM模型,模型很简单,就只有一個LSTM层及output层,其中并没有特别处理季节效应,模型训练100轮。从预测结果上看,初次构建的LSTM模型进行逐点预测的效果不如ARIMA模型,我们可以通过调整LSTM层数、添加dropout值或者增加epoch数来提高模...
Pytorch贝叶斯库BLiTZ实现使用LSTM预测时序数据和绘制置信区间
本文将主要讲述如何使用BLiTZ(PyTorch贝叶斯深度学习库)来建立贝叶斯LSTM模型,以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。在本文中,我们将解释贝叶斯长期短期记忆模型(LSTM)是如何工作的,然后通过一个Kaggle数据集进行股票置信区间的预测。贝叶斯LSTM层众所周知,LSTM结构旨在解决使用标准的循环神经网络(RNN)处理长序列数...