计算机毕业设计 基于大数据分析的股票预测系统
今天学向大家介绍一个基于深度学习的毕业设计项目,LSTM股票预测,这是个非常不错的毕设课题。项目分享与指导:httpsblog.csdn/HUXINY1课题意义利用神经网络模型如果能够提高对股票价格的预测精度,更好地掌握股票价格发展趋势,这对于投资者来说可以及时制定相应的发展策略,更好地应对未来发生的不确定性...
瑞纳智能设备股份有限公司 2023年年度报告摘要
证券代码:301129证券简称:瑞纳智能公告编号:2024-007一、重要提示本年度报告摘要来自年度报告全文,为全面了解本公司的经营成果、财务状况及未来发展规划,投资者应当到证监会指定媒体仔细阅读年度报告全文。所有董事均已出席了审议本报告的董事会会议。容诚会计师事务所(特殊普通合伙)对本年度公司财务报告的...
好书推荐·赠书|《大数据、机器学习与量化投资》
第13章金融深度学习,基于LSTM网络的股票收益预测13.1导读13.2相关工作13.3金融市场的时间序列分析13.4深度学习13.5循环神经网络13.6长短期记忆网络13.7金融模型13.8结论附录参考文献译者简介精彩文摘1.1导读从传统上讲,不管是源于均衡经济学、行为心理学还是代理模型,绝大多数金融实践的核心都是通过结合...
卧槽,我学会了用Python预测股票价格
昨日收盘价3:<<span="">7.010>,当前价格4:<<span="">7.070>,今日最高价5:<<span="">6.950>,今日最低价6:<<span="">7.010>,竞买价,即“买一”报价7:<<span="">7.020>,竞卖价,即“卖一”报价8:<<span="">121033256>,成交的股票数,由于股票交易以一百股为基本单位,所以在使用时,通常...
基于图神经网络、图谱型数据的收益预测模型(附代码)
买入预测收益最高的股票,日度换仓,收盘买卖每次固定50,000美元的持仓规模交易成本为0,假设全部成交用于对比的其他模型SFM:首先将历史价格数据进行离散傅里叶变换,再输入到LSTM模型中进行预测。参考Liheng2017;LSTM:基于历史收盘价及5、10、20和30均线的LSTM模型;...
教程| 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
下面的代码加载了「pollution.csv」文件,并且为每个参数(除用于分类的风速以外)绘制了单独的子图(www.e993.com)2024年7月10日。运行上例创建一个具有7个子图的大图,显示每个变量5年中的数据。空气污染时间序列折线图多变量LSTM预测模型本节,我们将调整一个LSTM模型以适合此预测问题。
在预测中使用LSTM架构的最新5篇论文推荐
我们提出了一个独立的和并行的长短时记忆(LSTM)神经网络的集合,用于股票价格运动的预测。lstm已经被证明特别适合于时间序列数据,因为它们能够整合过去的信息,而神经网络集成已经被发现可以减少结果的可变性并提高泛化。模型使用了一个基于收益中值的二元分类问题,集合的预测依赖于一个阈值,该阈值是对结果达成一致所需的...
金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、数学建模科研适用
基于LSTM预测股票价格(简易版)数据集:沪深300数据数据特征:只选用原始数据特征(开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量)时间窗口:15天代码流程:读取数据->生成标签(下一天收盘价)->分割数据集->LSTM模型预测->可视化->预测结果评估LSTM网络结构:函数介绍:1、generate_label生成标签(下一天收盘价)...
华能水电获得发明专利授权:“一种基于SA-LSTM神经网络的锂电池...
证券之星消息,根据企查查数据显示华能水电(600025)新获得一项发明专利授权,专利名为“一种基于SA-LSTM神经网络的锂电池剩余寿命预测方法及设备”,专利申请号为CN202311183694.2,授权日为2023年12月26日。专利摘要:本发明提出一种基于SA?LSTM神经网络的锂电池剩余寿命预测方法及设备,该方法引入局部切空间排列(LTSA)算法...
告别RNN,迎来TCN!股市预测任务是时候拥抱新技术了
Ha等人在《Forecastingthevolatilityofstockpriceindex:AhybridmodelintegratingLSTMwithmultipleGARCH-typemodels》中提出将CNN用于定量股票选择策略,以确定股市趋势,然后使用LSTM预测股票价格,并提出一种混合神经网络模型,用于定量择时策略,以增加利润。Jiang等人在《StockPriceForecast...