AI金融：LSTM預測股票
第一部分：從RNN到LSTM 1、什么是RNN RNN全稱循環神經網絡（Recurrent Neural Networks），是用來處理序列數據的。在傳統的神經網絡模型中，從輸入層到隱含層再到輸出層，層與層之間是全連接的，每層之間的節點是無連接的。但是這種普通的神經網絡對於很多關於時間序列 ...
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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 ...
GRU實現股票預測
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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？ ...
Tensorflow實例：利用LSTM預測股票每日最高價（一）
RNN與LSTM 這一部分主要涉及循環神經網絡的理論，講的可能會比較簡略。 什么是RNN RNN全稱循環神經網絡（Recurrent Neural Networks），是用來處理序列數據的。在傳統的神經網絡模型中，從輸入層到隱含層再到輸出層，層與層之間是全連接的，每層之間的節點是無連接 ...
使用LSTM-RNN建立股票預測模型
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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Kesci： Keras 實現 LSTM——時間序列預測
博主之前參與的一個科研項目是用 LSTM 結合 Attention 機制依據作物生長期內氣象環境因素預測作物產量。本篇博客將介紹如何用 keras 深度學習的框架搭建 LSTM 模型對時間序列做預測。所用項目和數據集來自：真實業界數據的時間序列預測挑戰。 1 項目簡單介紹 1.1 背景介紹 ...