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)
也就是说,只要该模型预测要上涨的股票,其都有68%的可能性上涨。检验测试结果:603214.SH,2019-02-25,X=[3.24700e+013.38900e+013.20500e+013.36900e+013.24700e+013.11800e+012.98400e+013.13900e+013.16500e+011.22000e+003.76000e+001.10053e+043.67124e+044.40210e+004.40210e+00...
深度学习与金融市场——LSTM预测股价的正确方法
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!我们仅仅使用这只股票的流通市值,我们以1-1000作为股价基础x,从1开始将涨幅1%、2%、3%一直到10...
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。添加课程老师领取AI+金融领域10篇必读论文深度学习...
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
我们将尝试预测高盛(纽约证券交易所代码:GS)的价格走势。为此,我们将使用2010年1月1日至2018年12月31日的每日收盘价(训练数据为7年,验证数据为2年)。2、数据我们需要了解影响GS的股价上涨或下跌的因素。这是人们所关心的问题。因此,我们需要尽可能多地合并信息(从不同方面和角度描绘股票)。(我们将使用1585...
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(www.e993.com)2024年9月7日。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。
是涨是跌?我用Python预测股票价格趋势
ifi<=61:print(x_train)print(y_train)#将x_train和y_train转换为numpy数组x_train,y_train=np.array(x_train),np.array(y_train)#Reshape数据x_train=np.reshape(x_train,(x_train.shape[0],x_train.shape[1],1))使用LSTM模型预测股价。#pipinstallkerasfrom...
告别RNN,迎来TCN!股市预测任务是时候拥抱新技术了
Wanjawa等人在论文《ANNModeltoPredictStockPricesatStockExchangeMarkets》中,提出一种利用误差反向传播的前馈多层感知机来预测股票价格的神经网络。结果表明,该模型能够对典型的股票市场进行预测。2017年进入LSTM时代:使用LSTM网络处理时间序列数据的研究激增。Zhao等人在论文《Time-Weighted...
震惊!ChatGPT可以用来炒股?
需要注意的是,尽管大型模型在股价预测方面具有一定的优势,但股票市场的复杂性和不确定性使得预测仍然具有挑战性。并且,如果单独用大模型,也会存在一些明显的短板。比如,尽管ChatGPT在处理文本序列方面表现出色,但它可能不如专门针对时间序列建模的模型(如LSTM、GRU等)有效;股价预测通常需要综合多种类型的数据,如股价历史...