LSTM(长短期记忆神经网络)是一种善于处理和预测时间序列相关数据的RNN。本文初步探究了LSTM在股票市场的应用，进而将LSTM对沪深300未来五日收益率的预测作为择时器并与StockRanker结合使用，在对回测收益率有较好保证的前提下，较为显著地降低了StockRanker的回撤。 介绍 预测股票市场如何表现是最困难的事情之一。预测涉及很多因素-物理因素和生理因素，理性和非理性行为等。所有这些因素共同导致股票价格波动，很难以高精度预测。 导语：本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。 LSTM(Long Short Term Memory)是一种 特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比可以更加方便地学习长期依赖关系，因此有很多人试图将其应用于 时间序列的预测问题 上。 汇丰银行全球资产管理开发副总裁Jakob Aungiers在他的个人网站上比较详细地介绍了 现在我们可以定义和拟合我们的 lstm 模型。 我们将在第一个隐层中定义具有 50 个神经元的 lstm 和用于预测污染的输出层中的 1 个神经元。输入形状是 1 个时间步长，具有 8 个特征。 我们将在我们的模型中使用平均绝对误差（ mae ）损失函数。 2018年10月23日 写这篇文章，纯粹是出于对机器学习的热爱。在我看来，该模型已经观察到了数据中 的某些模式，因此它可以在大多数时候正确预测股票的走势。 2019年4月19日 LSTM股票预测 · 使用Keras和Tensorflow对时间序列数据的预测【对应Python版本 为3.5.x】，特别是在股市数据集上提供 2018年11月17日 过程中学习了师兄留下的lstm做的金融数据预测，使用的是keras框架，这里 同时， 在get_stock_data函数中，我们也使用了scikit-learn中的MinMaxScaler()对数据进行 了正则化。 到强大的LSTM在处理时序预测有更为优秀的表现，因此对LSTM进行 了学习。 根据之前的代码：LSTM预测股票收盘价做了一点修改。
使用机器学习和深度学习预测股票价格（Python实现） 介绍. 预测股票市场如何表现是最困难的事情之一。预测涉及很多因素-物理因素和生理因素，理性和非理性行为等。所有这些因素共同导致股票价格波动，很难以高精度预测。 [量化学堂-机器学习]基于LSTM的股票价格预测模型 - 新手专区 - … Jul 19, 2018 Tensorflow实例：利用LSTM预测股票每日最高价（一） - 知识 …
具体的理论这里就不多说了，推荐一篇博文Understanding LSTM Networks[2]，里面有对LSTM详细的介绍，也可以看网友的翻译版[译] 理解 LSTM 网络。 3. LSTM应用实践--股票预测. 在对理论有理解的基础上，我们使用LSTM对股票每日最高价进行预测。在本例中，仅使用一维特征。
神经网络预测股票市场 - 个人文章 - SegmentFault 思否 机器学习和深度学习已经成为定量对冲基金为了实现最大化利润而通常使用的新的有效策略。作为一个人工智能和金融爱好者，这是一个令人兴奋的消息，因为神经网络结合了我感兴趣的两个领域。本文将介绍如何使用神经网络预测股票市场，特别是股票(或指数)的价格。 利用深度学习来预测股票价格变动 - 长白山 - 博客园 正如我们所看到的，LSTM的输入是112个特征（dataset_total_df.shape[1]）然后进入LSTM层中的500个神经元，然后转换为单个输出 - 股票价格值。 LSTM背后的逻辑是:我们取17天(sequence_length)的数据(同样，这些数据是GS股票每天的股价+当天的所有其他特性——相关资产、情绪 使用LSTM循环神经网络的时间序列预测实例：预测未来的货币 … 我对一个递归神经网络的优势印象深刻，并决定用它们来预测美元和印度卢比之间的汇率。这个项目使用的数据集是基于1980年1月2日到2017年8月10日之间的汇率数据。 LSTM 时序数据预测-CSDN论坛
利用Keras长短期记忆(LSTM)模型预测股票价格 | 码农网 lstms在序列预测问题中非常强大，因为它们能够存储过去的信息。这在我们的案例中很重要，因为股票的前一个价格对于预测其未来的价格是至关重要的。编者按:本教程演示了如何开始使用lstm模型预测时间序列。股票市场数据是一个很好的选择，因为它是相当常规的和广泛地提供给每个人。 使用机器学习和深度学习预测股票价格（Python实现） - 简书 使用机器学习和深度学习预测股票价格（Python实现） 介绍. 预测股票市场如何表现是最困难的事情之一。预测涉及很多因素-物理因素和生理因素，理性和非理性行为等。所有这些因素共同导致股票价格波动，很难以高精度预测。