【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...
计算机毕业设计 基于大数据分析的股票预测系统
2如何用LSTM做股票预测2.1算法构建流程2.2部分代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfimportpandasaspdimportmathdefLSTMtest(data):n1=len(data[])-1#因为最后一位为labeln2=len(data)print(n1,n2)#设置常量input_size=n1#输入神经元个数rnn_unit=10#...
财咨道:量能饱和度指标简介
在线学习模型训练:利用收集到的历史数据,系统通过LSTM(长短期记忆网络)等深度学习模型进行训练,以预测未来股票价格的走势。LSTM模型擅长处理时间序列数据,能够捕捉股票价格波动的长期依赖关系,从而提高预测的准确性。多指标技术分析方法构建:除了在线学习的股票趋势预测模型外,系统还构建了包括量能饱和度在内的多个决策指标。
《计算机与数字工程》征稿方向_月刊论文发表
标题:基于NURBS曲线拟合的渐开线圆柱齿轮齿形偏差计算作者:晏婷杨光永于元滐戈一航徐天奇标题:基于LSTM的多指标股票预测作者:齐太威于文年标题:基于改进灰狼算法优化SVR的避雷器阻性电流预测作者:杨政标题:无线传感器网络中低能耗多径传输算法研究作者:胡游君张文鹏周忠冉高雪蔡世龙标题...
在预测中使用LSTM架构的最新5篇论文推荐
1、IntegratingLSTMsandGNNsforCOVID-19ForecastingNathanSesti,JuanJoseGarau-Luis,EdwardCrawley,BruceCameron将COVID-19的传播与图神经网络(GNN)的结合,使得最近几项研究发现了可以更好地预测大流行的方式。许多这样的模型还包括长短期记忆(LSTM),这是时间序列预测的常见工具。通过在LSTM的...
[准确率:68%]基于日指标使用LSTM预测股价是否上涨(完善版)
虽然召回率很低,但是预测上涨的准确率为0.684,这是可以接受的水平(www.e993.com)2024年9月16日。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+01...
一文详解循环神经网络及股票预测实战(完整Python代码)!
如下各时间步的前向传播计算流程图,接下来我们会对计算流程逐步分解:上图展开了两个时间步t-1及t的计算过程;t取值为0~m(序列的长度);x(t)是t时间步的输入向量;U是输入层到隐藏层的权重矩阵;h(t)是t时间步隐藏层的输出状态向量,能表征历史输入(上下文)的反馈信息;V是隐藏层到输出层的权重...
LSTM Networks 应用于股票市场探究
LSTMNetworks处理股票时间序列的流程本文使用的LSTM处理股票序列的流程如图2。本文的整体流程均在BigQuant量化平台上进行,构建LSTM模型使用库主要为Keras。数据获取与处理:对于时间序列,我们通常会以[X(t-n),X(t-n+1),…,X(t-1),X(t)]这n个时刻的数据作为输入来预测(t+1)时刻的输出...
科大国创:2023年度向特定对象发行股票募集说明书(申报稿)
3、本次向特定对象发行的股票数量按照募集资金总额除以发行价格确定,同时本次发行股票数量不超过本次发行前总股本的30%,即74,215,710股(含本数)。最终发行数量将在本次发行获得中国证监会作出同意注册决定后,由公司董事会根据公司股东大会的授权和发行时的实际情况,与本次发行的保荐机构(主承销商)协商确定。若在本...
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。