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 ...
原文：python調用statsmodels模塊實現整合移動平均自回歸模型(ARIMA)——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 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 個數據，輸出為 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，模型結構 白噪聲檢驗 單根檢驗 一階差分自相關圖 一階差分偏自相關圖 差分整合移動平均自回歸模型 ARIMA ，ARIMA p，d，q 中，AR是 自 ...
2020-02-26 19:01 1 3103 推薦指數：
相關推薦
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 ...
python調用tensorflow.keras搭建長短記憶型網絡(LSTM)——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 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
ARIMA模型構建、預測——基於Python
《服務器系統負載分析及磁盤容量預測》，附帶代碼的學習、注釋： 從該問題的分析思路看（有問題找方案）：建立磁盤容量使用的預警系統（避免宕機等）——>（問題背景：總容量大小基本不變，使用量根據負載情況變化）預測出某時刻的使用量——>預測使用量占比是否達到預警系統閾值——> ...