【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...
与RNN简单循环神经网络模型相比,LSTM具有能捕捉长期数据特征的优点,但是对于超长期的数据,仍旧无法进行很好的预测,而对于加入了Attention注意力机制的Transformer,正好可以解决这个难题,但是Transformer模型针对简单的数据集往往效果比不上LSTM,因为Transformer更容易导致过拟合,从而影响预测效果。PYTHON中TENSORFLOW的长短期记忆...
股市风云莫测,金融知识够用吗?无模型金融强化学习框架来了
以下是多种方法融合的优势,包括:不同的模型和算法具有不同的优缺点,通过多种方法融合可以将它们的优点相互弥补,提高预测精度;减少风险:在金融市场中,减少风险非常重要。通过多种方法融合可以减少单一模型或算法带来的风险,提高整个系统的稳定性。处理数据不确定性:金融市场数据通常存在不确定性和噪声,单一模型或...
LSTM-高频股价预测模型的数据挖掘
加上成交量、买卖盘以后的多变量模型或两层LTSM的增加每层cells,并不比现在的模型好,本文未尝试将训练标签直接设置为100个tick后的股价,可以试试,可再尝试XGboost、Q-learning等算法补强其预测功能。每次的调参都要费很长的时间。特征工程是一个比较好的东东,但在tick级别上交易预测,发挥其应用空间有限。最后...
深度学习与金融市场——LSTM预测股价的正确方法
但是我们前面讲过了,对于NLP任务,比如我们给出一个词语,”风和日“,用LSTM配合ATTENTION机制,很容易得出后面的字是”丽“。这种情况下准确率是很高的,再比如”皇帝“的”皇“字,后面可以是”皇帝“、”皇上“、”皇后“、”皇城“,再根据前后的上下文,很容易提高准确率。但是股价呢?”28.00“后面跟什么股价,有...
[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)...
一文讲通AI+金融领域量化交易和股价预测
Forecastingthevolatilityofstockpriceindex:AhybridmodelintegratingLSTMwithmultipleGARCH-typemodels推荐理由:被引471次,提出了一个新的混合长短期记忆(LSTM)模型来预测股价波动,该模型结合了LSTM模型和各种广义自回归条件异方差(GARCH)型模型(www.e993.com)2024年9月7日。
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...
用深度学习LSTM炒股:对冲基金案例分析
其次,引入RNNs(或更具体地说是LSTMs)以及它们如何进行时间序列分析。接着,让读者熟悉适合深度学习模型的金融数据。接着,举一个实例来说明一支对冲基金如何使用深度学习预测股票价格。最后,就如何使用深度学习来提高对现有或新购对冲基金的表现提供可操作的建议。
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。
金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、数学建模科研适用
金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格(适用于时序问题)、相似度计算、各类评判指标绘图(数学建模科研适用)1.使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌-CNN(卷积神经网络)使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌数据介绍open开盘价;close收盘价;high最高价low最低价;volume交易量;...