如何预测股票分析--线性回归
继续上一篇，接下来是股票分析中使用线性回归 在现实世界中，存在着大量这样的情况：两个变量例如X和Y有一些依赖关系。由X可以部分地决定Y的值，但这种决定往往不很确切。常常用来说明这种依赖关系的最简单、直观的例子是体重与身高，用Y表示他的体重。众所周知，一般说来，当X大时，Y也倾向于大，但由X ...
原文：如何预测股票分析--先知（Prophet）
在上一篇中，我们探讨了自动ARIMA，但是好像表现的还是不够完善，接下来看看先知的力量 先知 Prophet 有许多时间序列技术可以用在股票预测数据集上，但是大多数技术在拟合模型之前需要大量的数据预处理。Prophet 先知 由Facebook设计和开发，是一个时间序列预测库，不需要数据预处理，并且非常容易实现。先知的输入是一个带有两列的数据框:日期和目标 ds和y 。 时间序列预测一直是预测问题 ...
2020-01-24 15:19 0 1237 推荐指数：
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如何预测股票分析--自动ARIMA
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如何预测股票分析--移动平均
近年来,随着全球经济与股市的快速发展,股票投资成为人们最常用的理财方式之一。本文研究的主要目标是利用机器学习技术,应用Python编程语言构建股票预测模型,对我国股票市场进行分析与预测。 今天主要来回顾的是 移动平均 参考机器之心的文章，对代码进行了中文的解释，同时加入了自己的见解 首先来 ...
时间序列预测模型Prophet
prophet 算法简介： 从官网的介绍来看，Facebook 所提供的 prophet 算法不仅可以处理时间序列存在一些异常值的情况，也可以处理部分缺失值的情形，还能够几乎全自动地预测时间序列未来的走势。从论文上的描述来看，这个 prophet 算法是基于时间序列分解和机器学习的拟合 ...
时间序列预测算法——Prophet
下面是操作步骤。 参考了： Windows下安装Python版本的prophet： https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/83377735 时间序列模型Prophet使用详细讲解： https ...
如何预测股票分析--长短期记忆网络(LSTM)
在上一篇中，我们回顾了先知的方法，但是在这个案例中表现也不是特别突出，今天介绍的是著名的l s t m算法，在时间序列中解决了传统r n n算法梯度消失问题的的它这一次还会有令人杰出的表现吗？ 长短期记忆(Long Short-Term Memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归 ...
RNN预测股票
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LSTM实现股票预测
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