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 ...
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 天的 收盤價 , 最高價 , 最低價 , 開盤價 ,輸出 天的 收盤價 ,利用訓練集訓練網絡后,輸出測試集的MAE 長短記憶型網絡 LSTM :是一種改進之后的循環神經網絡,可以解決RNN無法處理長距離的依賴的問題。 ...
2020-03-27 22:46 1 1995 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
:長短期記憶網絡(long short-term memory,LSTM)門控制循環單元。 圖1 ...