背景知識 最近再看一些量化交易相關的材料，偶然在網上看到了一個關於用RNN實現股票預測的文章，出於好奇心把文章中介紹的代碼在本地跑了一遍，發現可以work。於是就花了兩個晚上的時間學習了下代碼，順便把核心的內容翻譯成中文分享給大家。 首先講講對於股票預測的理解，股票是一種可以輕易用數字 ...

　　碩士畢業之前曾經對基於LSTM循環神經網絡的股價預測方法進行過小小的研究，趁着最近工作不忙，把其中的一部分內容寫下來做以記錄。 　　此次股票價格預測模型僅根據股票的歷史數據來建立，不考慮消息面對個股的影響。曾有日本學者使用深度學習的方法來對當天的新聞內容進行分析，以判斷其對股價正面性 ...

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理解這個代碼之前最好先理解LSTM手寫數字識別。 類比圖像解釋自然語言處理 1. 自然語言的輸入需要先把句子截成固定長度的片段，這就是一個序列，也就是一張圖片，片段中的每一個字或者詞 ...

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 ...

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 ...

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 ...