【tensorflow】利用神經網絡繪制股票價格擬合曲線
神經網絡有三層，輸入層A，隱藏層B，輸出層C，滿足： A（10x1）*W1（1x10）+b1（1x10）=B（10x10） B（10x10）*W2（10x1）+b2（10x1）=C（10x1） 我們需要做的，便是通過多次訓練（嘗試不同 w、b 的值），找到合適的 w1w2 ...
原文：Python實現人工神經網絡逼近股票價格
.基本數據繪制成圖 數據有 天股票的開盤價格和收盤價格，可以通過比較當天開盤價格和收盤價格的大小來判斷當天股票價格的漲跌情況，紅色表示漲，綠色表示跌，測試代碼如下： 運行后的圖如下： .人工神經網絡進行預測 建立一個簡單的三層人工神經網絡。 循環的終止條件可以為預先設定的循環次數或者與真實值的差異百分比 功能實現，完整的測試代碼如下： 運行結果如下： 圖中藍色的線表示股票的預測值 ...
2019-05-19 21:16 0 1356 推薦指數：
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python代寫用線性回歸預測股票價格
原文：http://tecdat.cn/?p=4516 線性回歸在整個財務中廣泛應用於眾多應用程序中。在之前的教程中，我們使用普通最小二乘法（OLS）計算了公司的beta與相對索引的比較。現在，我們將使用線性回歸來估計股票價格。 線性回歸是一種用於模擬因變量（y）和自變量（x）之間關系 ...
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股票價格復權計算分為以下步驟： 一、公共計算①計算每個交易日的除權價；除權價=（前一日收盤價+配股價X配股比率－每股派息）/（1+配股比率+送股比率）②計算每個交易日的除權因子；除權因子=前一日收盤價/除權價 二、向前復權 向前復權，即以起始日期的實際交易價格開始，依序往最近日期復權計算 ...
BP人工神經網絡的介紹與實現
神經網絡概念與適合領域 神經網絡最早的研究是 40 年代心理學家 Mcculloch 和數學家 Pitts 合作提出的 ，他們提出的MP模型拉開了神經網絡研究的序幕。 神經網絡的發展大致經過 3 個階段：1947～1969 年為初期，在這期間科學家們提出了許多神經元模型和學習規則，如 MP ...