原文: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更新下 和 AttributeError: module numpy has no attribute testing ,然后把numpy卸載重裝 pip uninstall numpy pip install n ...

2019-05-30 10:53 0 644 推薦指數:

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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
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
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Data2012to2015和Data2015to2016,表中都含有日期 ...

Sat Dec 17 01:23:00 CST 2016 3 20991
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
債券估值套路1(市價法,收盤價

債券這東西,有時候類似於股票,它具有一個公開的市場,有時候個別債券的成交很活躍,一天能成交上百筆,比如170210;有時候又類似於一台機器,一年也沒幾筆成交,比如大多數中低評級信用債、私募債;因此對於債券這類資產的估值就有學問了:你可以用收盤價來估值,但是那些一年也沒幾筆成交的債券就有可能估飛 ...

Sat Oct 21 02:21:00 CST 2017 0 3627
 
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