【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
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...
人工智能模型的局限性探讨——以金融行业为例
例如,通过LSTM股价预测模型的预测结果和对股票市场具体分析的结果可以看出,尽管LSTM对于价格长期稳定的股票具有相对较高的预测准确率,但其无法准确预测短时间大幅涨跌的股票。这也证明了人工智能模型无法准确预测复杂的金融市场以及对金融市场有影响的事件。此外,在使用人工智能模型时选取的数据集也会对结果产生较大影响。
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
32.过拟合Overfitting-过拟合发生在模型在训练数据上学得太好,以至于失去了泛化到未见数据的能力。33.欠拟合Underfitting-欠拟合发生在模型在训练数据上的性能不佳,也不能泛化到新数据上。34.正则化Regularization-正则化是一种防止过拟合的方法,它通过添加一个惩罚项到损失函数来限制模型的复杂度。
黑翼资产-邹倚天:从信号挖掘到模型构建,全流程AI拓宽量化边界
主要是基于对市场观察、学术论文所产生的想法去构建策略。第二步:因子构建研究员从各种数据库或实时数据源去找数据建模,并进行回测验证想法。第三步:预测模型负责预测的相关同事从成千上万的因子库中提取特征,并通过各种模型进行组合,对股票价格进行预测(可以是简单的线性模型也可以是复杂模型)。第四步:组合...
利用统计和机器学习技术进行股票价格预测
模型的输入是短期历史股票价格和每周的天数(www.e993.com)2024年7月10日。通过对每个隐藏层中神经元数目和设置不同的值,来优化神经网络的结构。郑红英等人[11]提出了一种新的深度学习模型-随机长短期记忆(RandomLongShortTermMemory,RLSTM),旨在防止过拟合。该模型由Modaugnet-C框架和另一个用于预测的LSTM模块组成,Modaugnet-C框架通过一...
基于CNN和LSTM的气象图降水预测示例
我们是否可以通过气象图来预测降水量呢?今天我们来使用CNN和LSTM进行一个有趣的实验。我们这里使用荷兰皇家气象研究所(也称为KNMI)提供的开放数据集和公共api,来获取数据集并且构建模型预测当地的降水量。数据收集KNMI提供的数据集,我们假设气象雷达产生的信号在反射时会被降水(雨、雪、冰雹等)反射。由雷达捕获的...
LSTM Networks 应用于股票市场探究
LSTM应用股票市场初探之前我们做过LSTM应用于股票市场的初步探究(链接地址),使用方法为利用沪深300前100天的收盘价预测下一天的收盘价。从结果来看,LSTM对未来20天的预测基本上是对过去100天收盘价变化的趋势的总括,因此最终的预测结果以及回测结果都不是很理想。之后尝试增加了features(每日Open...
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。
人工智能预测到了 2018 年的这波暴跌吗?
Research基于贝叶斯机器学习算法推出了第一款纯人工智能的投资平台,该平台准确预测了2008年的金融危机;2013年底,比特币社区的“章鱼保罗”masterluc预测到了比特币价格的下跌,以及其下一个高潮将在2016-2017年到来;从股市到币市、从人工预测到人工智能预测,人们对预知投资产品价格走势的渴求从未停止过。