开始导入 MinMaxScaler 时会报错 “from . import _arpack ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序。” (把sklearn更新 ...
目录 程序简介 程序 数据集下载 代码分析 程序简介 程序调用tensorflow.keras搭建了一个简单长短记忆型网络 LSTM ,以上证指数为例,对数据进行标准化处理,输入 天的 收盘价 , 最高价 , 最低价 , 开盘价 ,输出 天的 收盘价 ,利用训练集训练网络后,输出测试集的MAE 长短记忆型网络 LSTM :是一种改进之后的循环神经网络,可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题。 ...
2020-03-27 22:46 1 1995 推荐指数:
开始导入 MinMaxScaler 时会报错 “from . import _arpack ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序。” (把sklearn更新 ...
目录 程序简介 程序/数据集下载 代码分析 程序简介 调用statsmodels模块对上证指数的收盘价进行ARIMA模型动态建模,ARIMA适合短期预测,因此输入为15个数据,输出为1个数据 程序输入:原序列,需要往后预测的个数 程序输出:预测序列,模型 ...
目录 程序简介 程序/数据集下载 代码分析 程序简介 利用灰色预测GM11模型预测股票收盘价,由于灰色预测模型适合短期预测和小样本,所以程序输入数据为5个,输出为1个,进行动态建模 程序输入:原序列、需要往后预测的个数 程序输出:预测值、模型结构(后验差 ...
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 ...
攒了几天,发一个大的 这是前几天投了一家量化分析职位,他给的题目的是写神经网络择时模型,大概就是用神经网络预测收盘价 database类:该类用于获得新浪网中的数据,并将其放入本地数据库。在本地数据库中建立两个表,分别是Data2012to2015和Data2015to2016,表中都含有日期 ...
时间序列是按时间顺序的一组真实的数字,比如股票的交易数据。通过分析时间序列,能挖掘出这组序列背后包含的规律,从而有效地预测未来的数据。在这部分里,将讲述基于时间序列的常用统计方法。 1 用rolling方法计算移动平均值 当时间序列的样本数波动较大时,从中不大容易分析出未来 ...
不想写代码的话,翻到文章底部有现成的下载工具。 除了通过第三方接口获取股票的历史收盘价之外,我们还可以自己通过抓取的方式获取。 我们以某财经网站为例,股票的历史收盘价是这样的:从图片上能看出,股票历史收盘价是按照年-季度的方式加载的,每年的每个季度的链接都是 ...
:长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)门控制循环单元。 图1 ...