如何逐步的观察预测的结果？比如给出前60天的数据作为x_test，然后只预测出下一天的收盘价？ 如果预测是开盘价呢？ 改造成many-to-many的案例，即根据前N天的数据预测后M天的收盘价; 如何显示真实的日期？ 本站是提供个人知识管理的网络存储空间，所有内容均由用户发布，不代表本站观点。如发现有害或侵权内容，请 点击这里 或 拨打24小时举报电话：4000070609 与我们联系。 就我个人而言，我认为任何股票预测模型都不应该被视为理所当然，并且盲目地依赖它们。然而，模型在大多数情况下可能能够正确预测股票价格的变动，但并不总是如此。 不要被那些预测曲线完全与真实股价重叠的文章所迷惑。这可以用一个简单的平均技术来 StockProdiction-master，股票预测SVM的python代码，在pycharm上可更多下载资源、学习资料请访问CSDN下载频道. 接着构建预测集，涉及到两个参数input_size和num_steps，当input_size=3 and num_steps=2时会构建以下数据集。 第0、1、2天的股票和第3、4、5天的股票为训练集，第6、7、8天的股票是目标列，就构成了监督学习数据。
将换手率与股价走势相结合，可以对未来的股价做出一定的预测和判断。某只股票的换手率突然上升，成交量放大，可能意味着有投资者在大量买进，股价可能会随之上扬。
STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S＆P 500 数据，该数据集包含 S＆P 500 的指数和股价信息。有了这些数据，他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖，但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测，读者也可以下载该数 … 使用Tensorflow运行CNN以预测股票走势 - Python开发社区 | … 使用Tensorflow运行CNN以预测股票走势。 希望找出跟随价格上涨的模式。 使用LSTM预测股票市场基于Tensorflow - 酒逢知己千杯少的个人 … 就我个人而言，我认为任何股票预测模型都不应该被视为理所当然，并且盲目地依赖它们。然而，模型在大多数情况下可能能够正确预测股票价格的变动，但并不总是如此。 不要被那些预测曲线完全与真实股价重叠的文章所迷惑。这可以用一个简单的平均技术来 自创数据集，用TensorFlow预测股票教程 !（附代码）-云栖社区-阿 …
再比如用神经网络方法预测股价的涨跌概率。 量化择时. 好的量化选股策略比较容易实现， 因为在长时间跨度中跑赢市场的投资组合一般会满足某些特性，比如低估值、高成长、小市值、隐形资产低估等。 但择时比较难。一方面，量化无法处理政策面的消息；
个股与行业讨论度与股价走势的关系，利用机器学习预测走势. 分析用户（或者大神）对个股的情绪与股价走势的关系. 分词 不开心 会分成 不 开心 对情绪分析有点影响. 分析哪几个大V的观点与大盘的走势相符（合力对市场的影响） ###运行说明. python stockCode.py
TensorFlow实现股价预测 50C 求问下有没有大神知道怎样用TensorFlow实现股票市场预测，看到大多数的实例都是针对图像的。 发布于：2016.03.30 09:44
使用lstm和bp神经网络进行股票价格的回归，时间窗口设置为120，根据前120天的数据，预测一个交易日的股票价格，根据股票相关新闻的分类结果对模型预测价格进行奖惩，得出最终的股票预测价格。 启动方式 值预测- 从第 10天开始到第 10天结束的股票的概率。 预测应在 0 -1范围内，其中 1 -"股价一定会上升"，0 -"股价一定会下降"。 测试集是随机抽样的，而不是在训练数据时间周期。 原标题：使用LSTM模型预测股价基于Keras本期作者：DerrickMwiti本期翻译：HUDPinkPig未经授权，严禁转载编者按：本文介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。股票市场的数据由于格式规整和非常容易获得，是作为研究的很好选择。但不要把本文的结论当 TensorFlow实现股价预测 50C 求问下有没有大神知道怎样用TensorFlow实现股票市场预测，看到大多数的实例都是针对图像的。 发布于：2016.03.30 09:44
2017年12月23日 背景知识最近再看一些量化交易相关的材料，偶然在网上看到了一个关于用RNN 实现股票预测的文章，出于好奇心把文章中介绍的代码在本地跑了
使用分析师报告中含有的情感信息预测上市公司股价变动 今天在github上找到一个股价预测的项目， 感觉该项目对很多会计金融领域的同学很有帮助。 项目:Stock-Price-Predictions 作者:Prince Kumar, Simo