AI金融：LSTM预测股票
第一部分：从RNN到LSTM 1、什么是RNN RNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列 ...
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基于 lstm 的股票收盘价预测 -- python
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 ...
GRU实现股票预测
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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？ ...
Tensorflow实例：利用LSTM预测股票每日最高价（一）
RNN与LSTM 这一部分主要涉及循环神经网络的理论，讲的可能会比较简略。 什么是RNN RNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接 ...
使用LSTM-RNN建立股票预测模型
硕士毕业之前曾经对基于LSTM循环神经网络的股价预测方法进行过小小的研究，趁着最近工作不忙，把其中的一部分内容写下来做以记录。 此次股票价格预测模型仅根据股票的历史数据来建立，不考虑消息面对个股的影响。曾有日本学者使用深度学习的方法来对当天的新闻内容进行分析，以判断其对股价正面性 ...
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Kesci： Keras 实现 LSTM——时间序列预测
博主之前参与的一个科研项目是用 LSTM 结合 Attention 机制依据作物生长期内气象环境因素预测作物产量。本篇博客将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测。所用项目和数据集来自：真实业界数据的时间序列预测挑战。 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍 ...