使用深度强化学习预测股票:DQN 、Double DQN和Dueling Double DQN...

frompandasimportSeries,DataFramestart=datetime.datetime(2010,1,1)end=datetime.datetime(2017,1,11)data=pdr.get_data_yahoo("AAPL",start,end)print(data.index.min(),data.index.max())split_index=int(len(data)/2)date_split=data.index[split_index]train=data[:split_index]test=data[split_i...

【机器学习】贝叶斯超参数优化原理、代码实现

f_best=np.min(y_samples)improvement=f_best-muwithnp.errstate(divide='warn'):Z=improvement/sigmaifsigma>0else0ei=improvement*sps.norm.cdf(Z)+sigma*sps.norm.pdf(Z)ei[sigma==0.0]==0.0returneiStep5:初始化样本和替代函数在开始贝叶...

使用Python代码识别股票价格图表模式

smooth_prices_min_indices=argrelextrema(smooth_prices.values,np.less)[0]price_max_indices=[]foriinsmooth_prices_max_indices:if1<i<len(prices)-1:price_max_indices.append(prices.iloc[i-2:i+2].idxmax())price_min_indices=[]foriinsmooth_prices_min_indices...

使用PPO算法进行RLHF的N步实现细节|代码|序列|top|优化器|预训练...

所有的遮蔽(masking)和移位(shifting)logic已经实现,例如,在generate函数中(需要永久的代码链接)。在计算logits时,OAI的代码通过适当地屏蔽填充token来工作。这是通过找出与填充token相对应的token索引来实现的(lm_human_preferences/language/model.py#L296-L297),然后相应地调整它们的位置索引...

50个常用的 Numpy 函数详解

importnumpyasnpnp.array([1,2,3,4,5])array([1,2,3,4,5,6])还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。sex=pd.Series(['Male','Male','Female'])np.array(sex)array(['Male','Male','Female'],dtype=object)...

2022美赛C题:交易策略赛题解析与代码|arima|交易|差分_手机网易网

·一阶差分:在原始数据上使用pandas.diff函数求前后相邻差·二阶差分:在一阶差分的数据上做差分3.自回归模型(AR)描述当前值与历史值之间的关系,用变量的历史时间数据对自身进行预测p阶表示当前天与前p天数据有关4.移动平均模型(MA)关注AR模型中误差项的累加,消除预测中的随机波动...

数学建模评价模型中主成分分析(PCA)SPSS&python实现

"""下面直接计算特征值和特征向量,和库函数进行对比"""cf=np.cov(b.T)#计算协方差阵c,d=np.linalg.eig(cf)#求特征值和特征向量print("特征值为:",c)print("特征向量为:\n",d)print("各主成分的贡献率为:",c/np.sum(c))...

使用Transformers 进行概率时间序列预测

在概率设定中学习某些选定参数分布的未来参数很常见,例如高斯分布(Gaussian)或Student-T,或者学习条件分位数函数(conditionalquantilefunction),或使用适应时间序列设置的共型预测(ConformalPrediction)框架。方法的选择不会影响到建模,因此通常可以将其视为另一个超参数。通过采用经验均值或中值,人们总是可以...

一文详解循环神经网络及股票预测实战(完整Python代码)!

X_train,y_train=np.array(X_train),np.array(y_train)print(X_train.shape)print(y_train.shape)#ReshapingX_train=np.reshape(X_train,(X_train.shape[0],X_train.shape[1],1))print(X_train.shape)利用kera创建单隐藏层的RNN模型,并设定模型优化算法adam,目标函数均方根...

超40款新车 2022粤港澳车展新车抢先看

在即将开幕的2022粤港澳大湾区车展前夕,汽车之家拍摄到了广汽本田e:NP1极湃1。新车将搭载本田全栈智控生态系统e:NOS,配备15.2英寸高清超薄边框中控屏,以及10.25英寸彩色全液晶数字仪表盘,其中融合了HondaSENSING360智能驾驶辅助系统和HondaCONNECT智导互联系统。动力上将提供峰值功率134kW、150kW两种不同版本的驱...