目錄 程序簡介 程序/數據集下載 代碼分析 程序簡介 程序調用tensorflow.keras搭建了一個簡單長短記憶型網絡(LSTM),以上證指數為例,對數據進行標准化處理,輸入5天的'收盤價', '最高價', '最低價','開盤價',輸出1天的'收盤價 ...
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:
目錄 程序簡介 程序/數據集下載 代碼分析 程序簡介 程序調用tensorflow.keras搭建了一個簡單長短記憶型網絡(LSTM),以上證指數為例,對數據進行標准化處理,輸入5天的'收盤價', '最高價', '最低價','開盤價',輸出1天的'收盤價 ...
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 ...
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 ...
目錄 程序簡介 程序/數據集下載 代碼分析 程序簡介 調用statsmodels模塊對上證指數的收盤價進行ARIMA模型動態建模,ARIMA適合短期預測,因此輸入為15個數據,輸出為1個數據 程序輸入:原序列,需要往后預測的個數 程序輸出:預測序列,模型 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ” , ...