LSTM股票预测

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分类专栏： 金融大数据 模型模型模型 文章标签： lstm
于 2022-05-02 08:35:37 首次发布
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RNN&LSTM学习

股票预测

LSTM实现

有一些些问题的LSTM

RNN&LSTM学习

前提：去年看过一篇RNN的论文：

        (KDD 19 E.T.-RNN将深度学习应用于信贷申请)E.T.-RNN Applying Deep Learning to Credit Loan Applications

找到一个形象讲模型的阿婆：（RNN和LSTM模型入门可以看这个）

梗直哥丶的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili

其他学习：

RNN&LSTM学习笔记_追梦杏花天影的博客-CSDN博客

股票预测

一般预测未来一天

预测第二天的涨跌（0/1）——分类问题

预测第二天的收盘价——回归问题

LSTM也可以实现多变量输入

LSTM实现

代码：雷总->袁姐->GitHub

stock_predict_with_lstm-master

可选 keras、pytorch、tensorflow多版本&#x

最低0.47元/天 解锁文章
LSTM股票预测代码
weixin_64018936的博客
06-20 751
valid['date'] = pd.to_datetime(valid['date']) # 将字符串日期转换为datetime.date对象。y_test.append(test_data[i, 0]) # 现在可以使用 append 方法了。y_test = [] # 将 y_test 初始化为空列表。stock_name = "贵州茅台"# 生成训练过程中损失的相关图。
pytorch利用LSTM实现对股票进行多变量多步预测
09-10
在PyTorch中，利用LSTM（长短时记忆网络）进行多变量多步股票预测是一项常见的任务，它涉及金融市场的数据分析、时间序列预测以及深度学习技术。以下将详细阐述这一主题的相关知识点。 首先，我们需要理解LSTM的...
股票预测（LSTM）
01-24
文件利用lstm进行股票第二日最高价预测，偏差大概在百分之一点五左右，里面有数据集，还有其他获取数据的代码，是进行预测的方法
LSTM股票价格预测
As_Yan_Do的博客
05-08 7125
ID：399899 注： 这里使用的数据源是Tushare LSTM股票价格预测实验 实验介绍 使用LSTM进行股票价格的预测，用到的框架主要包括：TensorFlow2.0，主要用于深度学习算法的构建，本实验以Tushare平台的601398股票历史数据为基础，基于Keras深度学习库股票价格进行预测。 算法原理： 这里就不对模型原理进行介绍了 这里引用一下别人的 需要的朋友去看一下https://juejin.cn/post/6973082167970627620 搭建思路： 使用LSTM模型对股票数
【预测模型】基于LSTM神经网络的股票预测附Python+pytorch代码
最新发布
qq_72962865的博客
04-01 970
股票市场以其高收益性与高风险性并存的特点，长期以来吸引着大量投资者。然而，股票价格的波动受到多种复杂因素的影响，如宏观经济形势、行业发展趋势、公司盈利能力、投资者情绪以及突发事件等。传统的预测方法往往难以捕捉这些因素之间的非线性关系，导致预测精度较低。近年来，深度学习技术在处理时间序列数据方面展现出强大的能力。
基于LSTM的股价预测
weixin_55337711的博客
10-21 2669
num_layers=1,output_size=1): # init定义当前lstm模型中有什么样的结构# 输入层神经元数量，隐藏层记忆细胞数量，层数，输出结果的尺寸（回归类一定是1）super(LSTMModel,self).__init__() # 继承nn.Module定义的内容 通常用来保证算法正常运行 有时可不用# 定义超参数#LSTM层# 输出层定义当前架构里面所有的数据流是怎么进行的def forward(self,x): # 定义当前架构里面所有的数据流是怎么进行的。
LSTM预测股票
金石软件
04-29 1387
LSTM预测股票
文件已被删除文件已被删除文件已被删除文件已被删除
11-19
文件已被删除文件已被删除文件已被删除文件已被删除
LSTM股票预测,lstm股票预测对比实验,Python
09-10
总的来说，LSTM在股票预测中展现出强大的潜力，但同时也需要对金融知识和机器学习技术有深入理解，才能构建出有效的预测模型。通过Python编程，我们可以轻松实现这个过程，并不断优化模型以适应复杂的股市环境。
Stock-Price-Prediction-LSTM-master 2_LSTM_LSTM股票预测_LSTM股票预测_lstm
09-30
在本文中，我们将深入探讨如何使用长短期记忆网络（LSTM）进行股票价格预测，以及在实际项目"Stock-Price-Prediction-LSTM-master 2_LSTM_LSTM股票预测_LSTM股票预测_lstm"中可能涉及的技术细节。LSTM是一种特殊类型...
LSTM股票预测,lstm股票预测对比实验,Python源码.zip
10-15
通过比较它们在相同数据集上的预测效果，可以评估LSTM在股票预测上的优势。 总的来说，这个项目提供了一个使用LSTM进行股票价格预测的完整流程，对于想要深入理解LSTM在金融预测应用的人来说，是一个很好的学习资源...
利用LSTM原理预测股市
12-05
利用深度学习的长短记忆原理（LSTM）对美国纳斯达克股市进行预测。
Tensorflow-LSTM-股票预测DEMO
08-23
Tensorflow-LSTM-股票预测DEMO
利用LSTM进行股价预测
Mikumiku339的博客
02-04 1451
利用LSTM进行股价预测效果原理代码应用 效果 原理 LSTM即长短记忆网络，是一种很强的RNN，这种网络的特性是以前的输入会影响现在的输出，具体原理请自行搜索。 算法流程： 获取yahoo财经网上的股价数据，进行预处理 搭建一个简单网络，前面是LSTM用来回归，后面是全连接用来输出 测试，可视化处理 代码 注释很详细(其实也没啥要说的） import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import pand
基于LSTM的股票预测
AtYeXTolearn的博客
07-20 2457
RNN主要用来处理序列数据，在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含 层再到输出层，每层内的节点之间无连接，循环神经网络中一个当前神经元的输出与前面的输出也有关，网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前神经元的计算中，隐藏层之间的节点是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包含输入层的输出还包含上一时刻隐藏层的输出。理论上，RNN可以对任意长度的序列数据进行处理。一个RNN可认为是同一网络的多次重复执行，每一次执行的结果是下一次执行的输入。循环神经网络展开图如右图所示。其中𝑥𝑡是输入序列，𝑠𝑡是在𝑡。
LSTM预测股票走势
weixin_74177409的博客
08-02 2333
LSTM预测股票数据
使用LSTM模型进行股票价格预测
weixin_57266891的博客
07-02 3420
我们在for loop的第一步，将数据集的前60个数据作为training data的第一组数据，并将第61个数据作为对应的y。这里我们把window size设定为60，model会用60天的数据来预测第61天的数据。还是一样，先将test数据转换成numpy array，再改变数据的shape，令它可以被输入到model中。下一步我们把数据类型转换为numpy array，并改变数据的shape，令它符合LSTM模型的输入要求。我们可以使用一支股票最后60天的数据来预测未来一天的股价。
股价预测-LSTM网络
xiaozhanfeng的博客
05-25 449
# coding=utf-8 import os import time import math import numpy as np import pandas as pd import tushare as ts import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.layers import Dropout,Dense,LSTM from sklearn.preprocessing import M
Tensorflow深度学习LSTM股票预测DEMO演示
通过这个DEMO，我们可以运行一个详细的LSTM股票预测程序。这个程序使用了TensorFlow框架来构建LSTM模型，并通过Python语言实现了深度学习的过程。该模型能够根据历史股票数据来预测未来的走势，尽管准确预测股票市场...
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