原文:利用神經網絡預測股票收盤價(含源代碼)

攢了幾天,發一個大的 這是前幾天投了一家量化分析職位,他給的題目的是寫神經網絡擇時模型,大概就是用神經網絡預測收盤價 database類:該類用於獲得新浪網中的數據,並將其放入本地數據庫。在本地數據庫中建立兩個表,分別是Data to 和Data to ,表中都含有日期,當日開盤價 當日收盤價 當日最高價 當日最低價。Data to 為訓練數據集,Data to 為測試數據集。 package i ...

2016-12-16 17:23 3 20991 推薦指數:

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基於 lstm 的股票收盤價預測 -- python

  開始導入 MinMaxScaler 時會報錯 “from . import _arpack ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序。” (把sklearn更新 ...

Thu May 30 18:53:00 CST 2019 0 644
python實現灰色預測模型(GM11)——以預測股票收盤價為例

目錄 程序簡介 程序/數據集下載 代碼分析 程序簡介 利用灰色預測GM11模型預測股票收盤價,由於灰色預測模型適合短期預測和小樣本,所以程序輸入數據為5個,輸出為1個,進行動態建模 程序輸入:原序列、需要往后預測的個數 程序輸出:預測值、模型結構(后驗差 ...

Thu Feb 27 02:56:00 CST 2020 0 5684
如何下載股票的歷史收盤價 股票歷史收盤價下載方法

不想寫代碼的話,翻到文章底部有現成的下載工具。 除了通過第三方接口獲取股票的歷史收盤價之外,我們還可以自己通過抓取的方式獲取。 我們以某財經網站為例,股票的歷史收盤價是這樣的:從圖片上能看出,股票歷史收盤價是按照年-季度的方式加載的,每年的每個季度的鏈接都是 ...

Fri Jan 10 17:55:00 CST 2020 0 316
深度神經網絡在量化交易里的應用 之二 -- 用深度網絡(LSTM)預測5日收盤價

   距離上一篇文章,正好兩個星期。 這篇文章9月15日 16:30 開始寫。 可能幾個小時后就寫完了。用一句粗俗的話說, “當你懷孕的時候,別人都知道你懷孕了, 但不知道你被日了多少回 ” ,紀念這兩周的熬夜,熬夜。 因為某些原因,文章發布的有點倉促,本來應該再整理實驗和代碼比較合適 ...

Sat Sep 16 02:17:00 CST 2017 1 7740
實現基於股票收盤價的時間序列的統計(用Python實現)

時間序列是按時間順序的一組真實的數字,比如股票的交易數據。通過分析時間序列,能挖掘出這組序列背后包含的規律,從而有效地預測未來的數據。在這部分里,將講述基於時間序列的常用統計方法。 1 用rolling方法計算移動平均值 當時間序列的樣本數波動較大時,從中不大容易分析出未來 ...

Sat Feb 13 03:42:00 CST 2021 0 802
神經網絡(python源代碼

神經網絡的邏輯應該都是熟知的了,在這里想說明一下交叉驗證 交叉驗證方法: 看圖大概就能理解了,大致就是先將數據集分成K份,對這K份中每一份都取不一樣的比例數據進行訓練和測試。得出K個誤差,將這K個誤差平均得到最終誤差 這第一個部分是BP神經網絡的建立 參數選取參照論文:基於數據挖掘 ...

Thu Jan 05 03:01:00 CST 2017 0 4635
 
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