【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...
你要利用航空公司的股票市场价格来进行预测,所以你把股票代码设置为"AAL"。此外,你还定义了一个url_string,它将返回一个JSON文件,其中包含航空公司过去20年的所有股市数据,以及一个file_to_save,它是你保存数据的文件。接下来,指定条件:如果你还没有保存数据,从你在url_string中设置的URL中抓取数据;把日期、...
数字人才需求增加,金融数据挖掘与新闻分析,提升股市预测效果
罗丹采集了218个在新闻联播中进行了报道的上市公司为样本,调研对这些公司股票价格的波动情况并进行分析,分析结果表明,在新闻报道后的3天内,这些股票产生了0.24%的平均异常收益,表明正面的新闻报道对相应公司的股价有正向影响。肖浩采用三年内创业板上市公司为研究对象,分析媒体和分析师对股价的影响,...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
LSTM是一种改进的RNN,旨在有效地处理和捕捉长期依赖关系的序列数据,它的核心思想是引入一种特殊的内部状态机制,以更好地处理长序列,并避免梯度消失问题。LSTM引入了记忆单元(memorycell)来管理隐状态中记录的信息,通过几个门结构对其进行控制:输出门(outputgate)用来从单元中输出条目;输入门(inputgate...
LSTM-高频股价预测模型的数据挖掘
一个单层128cell的LSTM模型,用之前的300个tick数据预测未来的100个tick的数据,未用订单簿的思想(也没有这个数据),模型训练下来也要7个多小时,用5天的tick级别的数据,该股票的5天的走势图:在测试集上的预测结果,看似让人失望,下面是几从测试集上采样的预测与实际数据的比较图。但是如果在测试集上抽样200...
[准确率:68%]基于日指标使用LSTM预测股价是否上涨(完善版)
最近因为(财务自由需要)个人项目需要,在研究一些股票预测的算法,试过PEG的估值,也试过其他一些估值方法,但是效果都不是很好,今天我们来试一下用LSTM进行上涨预测。请注意,这只是一次具有学习性质的尝试,我也不会用这个模型进行实质性的操作。(以下的“天”指交易日)...
深度学习与金融市场——LSTM预测股价的正确方法
事实股票的股价看起来虽然是离散的,但是事实上如果使用更小的时间周期,它就是连续的(www.e993.com)2024年10月16日。连续的数据用LSTM去做预测显然是为难模型了。那么我们可以对股价进行分区,怎么来做呢,我们不要用股票的最低价和最高价来做归一化,为什么呢?对整体数据做归一化容易泄露信息给你的模型,没办法,模型确实是太擅长这个了!我们仅仅...
用深度学习LSTM炒股:对冲基金案例分析
LSTM维基解释:httpsen.wikipedia/wiki/Long_short-term_memoryLSTMs能够从时间序列数据中捕捉最重要的特征并进行关联建模。股票价格预测模型是关于对冲基金如何使用此类系统的典型案例,使用了Python编写的PyTorch框架进行训练,设计实验并绘制结果。
获国际医药巨头青睐,火石创造准备如何用AI和大数据赋能大健康产业?
为此,火石创造计划用一些半监督训练的方法(如GAN),和对样本需求量更少、效果更好的NTM网络对LSTM网络进行修改,并利用迁移学习的方法,先在其他场景下的大量样本下进行训练,再把结果迁移到当前的数据集。另外,目前业内的全文检索方式都是通过关键词匹配的方式去检索的,但是意义相似关键词不同的内容可能无法检索出。
人工智能与量化投资--深度学习前沿技术在股价预测中的应用
在本文中,我将创建一个预测股票价格变动的完整流程。按照我们的思路走下去,我们将获得一些非常好的结果。为此,我们将使用生成对抗网络(GAN)与LSTM(一种递归神经网络)作为生成器,并使用卷积神经网络CNN作为裁决器。我们使用LSTM的原因很明显,我们正在尝试预测时间序列数据。为什么我们使用GAN,特别是CNN作为裁决器?这是一...
基于图神经网络、图谱型数据的收益预测模型(附代码)
1、将股票的价格预测问题变成一个收益预测的任务,效果怎么样?相比当下热门的算法,RSR有没有优势?以IRR指标衡量,Rank_LSTM的效果比SFM和LSTM好很多,说明基于股票排序的学习比直接预测收益率,效果更优。这对我们研究更先进的排序学习算法(Learning-to-rank)有了信心。