Tensorflow2(預課程)---11.3.2、(a)循環神經網絡實現股票預測(GRU)
Tensorflow2(預課程)---11.3.2、(a)循環神經網絡實現股票預測(GRU) 一、總結 一句話總結: 這個應用不看准確率(這里不是分類問題),看loss就好了,loss低的話,預測自然准 1、報錯:ValueError: Failed ...
Tensorflow2(預課程)---11.3.2、(a)循環神經網絡實現股票預測(GRU) 一、總結 一句話總結: 這個應用不看准確率(這里不是分類問題),看loss就好了,loss低的話,預測自然准 1、報錯:ValueError: Failed ...
...
結果: View Code ...
結果: ...
GRU 由 Cho 等人於 2014 年提出,優化 LSTM 結構。 Kyunghyun Cho,Bart vanMerrienboer,Caglar Gulcehre,Dzmitry Bahdanau,Fethi Bougares,HolgerSchwenk,Yoshua ...
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 ...
...
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 ...