如何預測股票分析--線性回歸
繼續上一篇，接下來是股票分析中使用線性回歸 在現實世界中，存在着大量這樣的情況：兩個變量例如X和Y有一些依賴關系。由X可以部分地決定Y的值，但這種決定往往不很確切。常常用來說明這種依賴關系的最簡單、直觀的例子是體重與身高，用Y表示他的體重。眾所周知，一般說來，當X大時，Y也傾向於大，但由X ...
原文：如何預測股票分析--先知（Prophet）
在上一篇中，我們探討了自動ARIMA，但是好像表現的還是不夠完善，接下來看看先知的力量 先知 Prophet 有許多時間序列技術可以用在股票預測數據集上，但是大多數技術在擬合模型之前需要大量的數據預處理。Prophet 先知 由Facebook設計和開發，是一個時間序列預測庫，不需要數據預處理，並且非常容易實現。先知的輸入是一個帶有兩列的數據框:日期和目標 ds和y 。 時間序列預測一直是預測問題 ...
2020-01-24 15:19 0 1237 推薦指數：
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在上一篇中，我們發現knn和線性回歸一樣，表現的不是特別好，來看看時間序列的表現 時間序列預測法其實是一種回歸預測方法，屬於定量預測，其基本原理是;一方面承認事物發展的延續性，運用過去時間序列的數據進行統計分析，推測出事物的發展趨勢；另一方面充分考慮到偶然因素影響而產生的隨機性，為了消除隨機波動 ...
如何預測股票分析--移動平均
近年來,隨着全球經濟與股市的快速發展,股票投資成為人們最常用的理財方式之一。本文研究的主要目標是利用機器學習技術,應用Python編程語言構建股票預測模型,對我國股票市場進行分析與預測。 今天主要來回顧的是 移動平均 參考機器之心的文章，對代碼進行了中文的解釋，同時加入了自己的見解 首先來 ...
時間序列預測模型Prophet
prophet 算法簡介： 從官網的介紹來看，Facebook 所提供的 prophet 算法不僅可以處理時間序列存在一些異常值的情況，也可以處理部分缺失值的情形，還能夠幾乎全自動地預測時間序列未來的走勢。從論文上的描述來看，這個 prophet 算法是基於時間序列分解和機器學習的擬合 ...
時間序列預測算法——Prophet
下面是操作步驟。 參考了： Windows下安裝Python版本的prophet： https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/83377735 時間序列模型Prophet使用詳細講解： https ...
如何預測股票分析--長短期記憶網絡(LSTM)
在上一篇中，我們回顧了先知的方法，但是在這個案例中表現也不是特別突出，今天介紹的是著名的l s t m算法，在時間序列中解決了傳統r n n算法梯度消失問題的的它這一次還會有令人傑出的表現嗎？ 長短期記憶(Long Short-Term Memory) 是具有長期記憶能力的一種時間遞歸 ...
RNN預測股票
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LSTM實現股票預測
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