机器学习是未能完全解决的一个领域是股票预测，因为它可能是最有利可图的研究领域之一所以在这方面的研究仍然在继续。...我们的目标预测是股票的收盘价，上面的图中我们很难能够理解过去的数据能够很好的预测未来的数据，但当我们用自相关进行统计分析时（自相关是指同一变量在两个连续时间间隔之间的相关程度。...对于所有这些模型，我们将数据分为训练和测试集，并在特定日使用股票市场的技术指标，以确定第二天股票市场的收盘价。 超参数调整算法 我们选择使用一种定制的二进制搜索算法，它可以快速搜索可能的超参数值空间。...WGAN-GP如何应用在股票预测 我们使用WGAN-GP在上面预处理的数据上进行了训练获得了以下的结果： 1000.00usd =（End Portfolio：5327.83USD，Sharpe：0.819...总结 GANs网络不仅在图像处理领域，甚至在金融和股票预测领域也显示出前景。通过更多的调优和适当格式化预测的工作，这些GANs的结果可以与性能良好的回归器进行叠加，从而实现更好、更有弹性的预测。
既然现在AI这么发达，有没有可能请它来预测天气，提供精准的天气预报呢？ 小P在网络上搜索一番，发现很多研究人员已经在着手借助AI技术进行天气预测。...例如，IBM内部团队利用机器学习研究出云预测的模式。 又例如，俄克拉荷马大学的计算机科学家McGovern将AI算法纳入气象局的冰雹预测，他训练神经网络，以学习训练数据中与图像中风暴相关的特征。...未来AI技术发展成熟后，预测出精准的天气预报，应用方向也非常广泛。 最直接收益的便是受天气影响较大的行业。 比如农业。...这样看来，未来AI技术预测天气预应用场景极为广泛，从生产到生活、从企业到个人都能获得巨大收益。...长远来讲，促进气象研究人员加入深度学习的行列，用AI技术进行天气预测，是激发气象行业的创新的最佳手段。 最后，想要学会AI技术来进行天气预测，需要选择合适的深度学习框架来辅助。
我去一家量化交易公司实习，一次meeting中，我和老总还有一个资深大佬谈机器学习在股票和期货里面的应用。 我：LSTM在时间序列上应用的效果比较好，我们可以尝试把LSTM应用在股票预测上。...深度学习肯定是可以用在股票市场的，比如针对某只股票的新闻情感分析等。但是不能用来预测市场走向！！！...所以，回到深度学习的问题上，如果深度学习用来归纳过去的数据，然后来预测股票走势，我觉得是不靠谱的。但是如果能想办法把深度学习用在博弈问题上，那么我觉得有可能靠谱。...有了上面四个简单的Deep learning基础咱们再来看股票预测这个问题，思路会很清晰： 根据第一点股票预测这件事情肯定是可以做的，因为股票预测是数据挖掘的问题，无非也就是根据一堆数据分析去得出一个分类而已...但是，用Deep learning去做靠谱吗？ 我们说这个问题取决于前面Deep learning提到的后三点：你的数据是否全面？你的模型在建立的过程当中，负责调参的人靠不靠谱？
可怕 GitHub 新生 1.1 自动炒股机：RL-Stock 本周 star 增长数：1100+ 抄底吗？啥时候抄底？...RL-Stock 是一个用深度强化学习自动炒股项目，监督学习（如 LSTM）可以根据各种历史数据来预测未来的股票的价格，判断股票是涨还是跌，帮助人做决策。...GitHub 地址 →https://github.com/ocornut/imgui 3.2 云端 IDE 平台：Eclipse Theia 本周 star 增长数：1650+ 云端 IDE 了解下？...Eclipse Theia 是一个基于 TypeScript、CSS 和 HTML 实现，用于开发多语言云端和桌面 IDE 产品的平台。...特性 建立一个平台来构建类似 IDE 的产品； 向最终用户提供全面的多语言 IDE（不仅仅是智能编辑器）； 同样支持 Cloud IDE和 Desktop IDE 的范例； 通过语言和调试服务器协议提供对多种语言的支持
时间序列预测是根据客观事物发展的规律性，运用历史数据来推测未来的发展趋势。 时序预测是一项应用非常广的技术，如股票预测，天气预测等。...然而时序预测也是一项比较难的地方，主要是短期预测可能还比较准，而对一段时间的预测则会比较难。 在学习时序预测过程中，先看了WEKA的功能。...WEKA本身是不带这功能的，不过还好，WEKA方面倒是这样的分析插件，运行一下，里面提供的界面还是相对可以的，有结果的输出和可视化，不过在时序分析预测算法方面优势就不明显了。...它仅仅是利用传统的分类算法来实现预测的。
有这样一个传说，将人工智能和机器学习算法用于服务器农场后，你就可以搬家到夏威夷，在让机器交易的同时你终日躺在沙滩上享受生活。...在股票市场中，查看历史股票价格并尝试用不同的模型来预测未来是一种常见的做法。...架构：股票预测与机器学习 概括而言，股票预测和机器学习的架构(如下图所示)支持一个由预测模型推动的优化过程，并有三个基本组成部分。首先是输入，实时交易数据必须被捕获和存储，变为历史数据。...SpingXD读取和处理来自雅虎金融网络服务器集群的API提供的实时数据。...在这个解决方案中，每个组件的功能都有一个具体定义并且会根据需求在本地扩展或者在云端拓展。
毅然决定此事，一来是确实有此需求，二来则是想以此为契机，将近期所学串起来形成实践，打通云端架构设计与实现，在此基础上熟练掌握各种框架的原理及使用，并能够对深度学习有更加深入的了解和应用。...django+flask(用了个小trick，省得自己写通信了) 深度学习网络架设：tensorflow 虚拟化技术：docker+k8s 数据库：mysql+sqlite(后期会加入redis) 网站服务器...LSTM是长短期记忆网络，能够记忆并预测很长的序列，多被用于时间序列的预测，对于股票的预测也很常见。在自然语言处理中，应用非常广泛，有自动摘要、自动文本的生成等等。...作诗的原理其实也非常简单，就是用到了深度网络的预测能力。 3、网络的训练 经过了1000 epochs的训练，能够写出像现在这个样子的诗句了，后续还将继续收集诗词并加大训练。...4、运行环境的搭建 由于深度学习仅通过CPU计算速度太慢，用户体验将大打折扣，所以只能将网络的计算放于本地，作为服务与存放于云端的自建虚拟环境交互。
p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。...=axTicks(1),labels = as.integer(axTicks(1))/100 ) ---- 点击标题查阅往期内容 【视频】随机波动率SV模型原理和Python对标普SP500股票指数预测...本文选自《R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列》。...点击标题查阅往期内容 HAR-RV-J与递归神经网络（RNN）混合模型预测和交易大型股票指数的高频波动率 Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility...switching 时变马尔可夫区制转换MRS自回归模型分析经济时间序列 马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故时间序列预测 如何实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型、Metropolis算法？
7 月初 A 股飙升，股票瞬间成为大家的热门讨论话题，「现在入场还来得及吗？」几乎成为新的问候语。 然而，经历了连续近 10 个交易日的快牛行情后，上证指数上涨势头放缓。这是牛市，还是熊市？...pythonstock 的项目页面 总之，分析得准不准先不说，我们先来偷个师，看看这个用 Python 代码进行股票分析的项目到底是怎么实现的吧。...、ta-lib 等框架开发的全栈股票系统。...5）使用 tornado 开发 web 系统，支持股票数据、沪深 300 成份股、中证 500 成份股、龙虎榜数据、每日股票数据、每日大盘指数行情等。...然后根据 KDJ、RSI 和 CCI 这 3 个指标进行股票数据计算： ? 计算指标 此股票分析系统提供的每日股票指标数据，按照 17 个计算指标进行计算（下图截取部分计算指标）： ?
感谢作者袁峻峰的投稿，投稿邮箱 tg@bigdatadigest.cn 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。...自变量包括客户特征，股票特征，以及当日市场特征，系数， 通过回归或极大似然估计获得。之后可将估计因子应用于购买预测，求得的P∈[0，1]即为客户股票购买持仓概率。...估计需50台普通PC服务器的Hadoop/Spark集群，可满足数据处理和特征提取。对TB级百万特征逻辑回归模型运算，我尝试过国内厂商基于Spark的平台，可以支持。...我也试用过国内一家新兴大数据公司第四范式公司的数据建模产品，他们对高维稀疏矩阵做了深度定制与优化，仅在10台普通PC服务器就可以处理该数据量级别逻辑回归运算。...也许有人会疑惑该模型的商业价值，但难道您就没看到该模型是在沿着行为金融学基本问题“基于有限理性的金融资产预期定价问题” [1]向着“看不见的手”发起挑战吗？
摘要： 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数据处理方法。...自变量包括客户特征，股票特征，以及当日市场特征，βj 系数，通过回归或极大似然估计获得。之后可将估计因子应用于购买预测，求得的P∈[0，1]即为客户股票购买持仓概率。...估计需50台普通PC服务器的Hadoop/Spark集群，可满足数据处理和特征提取。对TB级百万特征逻辑回归模型运算，我尝试过国内厂商基于Spark的平台，可以支持。...我也试用过国内一家新兴大数据公司第四范式公司的数据建模产品，他们对高维稀疏矩阵做了深度定制与优化，仅在10台普通PC服务器就可以处理该数据量级别逻辑回归运算。...也许有人会疑惑该模型的商业价值，但难道您就没看到该模型是在沿着行为金融学基本问题“基于有限理性的金融资产预期定价问题” [1]向着“看不见的手”发起挑战吗？
举个例子，你做量化投资，基于大数据预测未来股票的波动，根据这个预测结果进行买卖。你当前能够拿到以往股票的所有历史数据，是否可以根据这些数据做出一个预测率高的数据分析系统呢？...实际上，如果你只有股票历史数据，你仍然无法理解股票为什么会产生大幅的波动。比如，当时可能是爆发了SARS疫情，或者某地区发生了战争等。这些重大的社会事件对股票的影响也是巨大的。...就是当你配置好采集任务，就可以交给八爪鱼的云端进行采集。八爪鱼一共有5000台服务器，通过云端多节点并发采集，采集速度远远超过本地采集。此外还可以自动切换多个 IP，避免IP被封，影响采集。...通过Web服务器采集，例如 httpd、Nginx、Tomcat 都自带日志记录功能。...一般Web服务器会自带日志功能，也可以使用Flume从不同的服务器集群中采集、汇总和传输大容量的日志数据。当然我们也可以使用第三方的统计工具或自定义埋点得到自己想要的统计内容。
在选择是否上云的过程中，安全是企业首要关注的问题，一方面，企业重视对自身数据在云端的安全性，另一方面，企业也担心自身业务的稳定性是否能够在云上得到保证。 ...关于云安全，我们发现这10个信息点 2019年上半年的一个明显变化就是云情报、机器学习等人工智能预测技术成为安全防护的重点。...黑客通过⼈工主动渗透确认高价值服务器后，加密数据并勒索高额赎⾦。针对性勒索⼤大降低了黑客程序曝光的概率，未来可能占比更大。...暗⽹中数据关注度最高的为个人信息泄露，占比高达21%，其次是黄赌类占⽐15%，金融数据类(信⽤卡、网贷、股票)占比11%，以及身份伪造类(身份证、社交账号、邮箱)8%。 ? ?...让企业在产业互联网时代一往无前 腾讯安全和滴滴安全联合共建“互联网安全联合实验室” 六个行业小故事，带你看见安全的力量 2019上半年DDoS威胁报告出炉，揭示云上攻击最新趋势 腾讯安全的十二时辰跟你想的一样吗？
话说股票价格到底能不能预测 先来看一下。...随机游走假说（英语：Random walk hypothesis）是金融学上的一个假说，认为股票市场的价格，会形成随机游走模式，因此它是无法被预测的。...上面生成的这个数据序列像不像股票走势，这个数据序列是无法有效预测的。难道股票价格真的无迹可寻吗？ 不要忘了股票价格是受外界环境影响的，如公司、股人、大佬、政治、甚至太阳的活动周期等等。...人是情感动物，一个人不好预测，大众的行为还是可预测的。当你的模型将所有的因素全都考虑进来，那么股价的预测是不是就可行了呢？从量子力学的角度来看，未来是测不准的，只能求出概率。...新闻头条预测股票，Kaggle：Daily News for Stock Market Prediction 各路大神的评论：股票价格真的能预测吗? 用人工智能计算股票的涨和跌可行吗？ ?
为此建立全国仓储系统，通过对订单的分析和挖掘，并通过大数据分析预测各类配置，降低成本。 当用户通过B2B商店下单，会通过用户的地址，商品类别，及其仓库信息和地址，来预测送达时间。...【问题1】（9分） 设计团队在讨论缓存和数据库数据一致性问题时，李工建议采用数据库实时同步方案，而张工建议采用数据库异步准实时更新方案。...准实时方案：数据库更新之后不立马更新缓存，而是记录在需要更新的日志中，再异步排队完成更新缓存。 在这里建议采用异步准实时方案，因为对代码性能优严格要求，在1s内返回下单成功数据。...李工从技术层面指出该系统可以使用Flask框架与SSM框架为基础来开发后台服务器，将开发好的进行Docker部署，并使用MQTT协议对Docker进行管理。...；设备调度平台模块用于对边缘门禁设备进行管理，管理员能够使用平台对边缘设备进行调度管理与状态监控，实现云端协同。
Marvell公司 美国时间8月3日 宣布收购Innovium公司 收购采用 全股票交易方式 交易金额约为11亿美金 Marvell不但一分钱没掏 这样一个价格也难说令人满意 首先Innovium...真金白银融资就达4亿 在2020年 最后一轮融资结束 Innovium在非公开市场 估值已经超过了11亿美金 一年时间过去估值没有太大起色 投资人套现无望只好换成Marvell股票 是什么导致...准独角兽尴尬的局面 首先不得不说思科的勉强 略表心意后却也无意娶入豪门 这一仗还是DUNE团队战胜了BCM 400G交换机群雄逐鹿 思科结交新欢珠胎暗结 其次 Marvell通稿中 大肆宣扬的某云客户...真的可以算作优质客户吗？
一、看待大数据预测失准要冷静客观 近年来，“大数据”一词频繁出现在各类媒体上，与大数据相关的各种产业、产品也在蓬勃发展。...尽管大数据概念被热炒，但与大数据相关的各种产品其实尚处在初期探索阶段，比如利用大数据做预测，尽管百度预测此前在世界杯预测、黄金周旅游预测等产品上表现出比较高的准确率，但对“预测”本身来说，出现失准的现象其实很正常...百度此前在世界杯期间、在黄金周期间相对漂亮的预测结果，已经证明了大数据预测的价值，只不过面对票预测房这一全新的领域，需要更耐心地优化而已。那么，票房预测在中国真的没效吗？...这并不是一个因果关系，而是环环相扣：影院经理在预测票房的同时也影响着票房。 我们可以将影院经理对应到股市中的股民，股民对自己所关注的股票价格有所预期，基于这个预期进行减仓或增持等操作。...但这并不意味着股民是最好的股票预测专家。在旅游、交通、房价等领域均有类似的状况，参与者基于个体的预测，或者第三方预测结果去做出行动，进而影响结果。
最近因为做项目的需要，要做一些数据预测，因此就去学习了一下相关的知识。主要就是采用LSTM来做时间序列的预测。...在不同epoch下，对2017年的数据进行预测的结果像下面的图片中所示的那样：（根据之前60天的真实数据来预测第二天的数据） 其中，蓝色的是真实曲线，绿色的是预测曲线。...预测接下来一个月的英镑汇率 上面的股价预测，是基于前面60天的真实数据来预测下一天的真实数据。那么要是预测接下来一个月的汇率呢？...汇率和股票相比，它的变化幅度不大，因此，如果我们的learning rate开的还像股票预测那么大的话，就很难收敛。...于是乎，我就预测了一下接下来一个月的英镑汇率： 具体它准不准，那就看看接下来的汇率是不是这么一回事吧！
ChatGPT会判断出，某一事件对股票价格有利、不利，还是不相关。之后，研究者会依照该结果打分，用真实的股市回报来看ChatGPT准不准。...最后，再用这个预测的分数和之后真实的结果进行匹配。 散户福音！ 通过利用新闻标题数据和生成的情绪得分，研究人员发现ChatGPT评估结果与样本中股票的后续每日回报之间存在很强的相关性。...而且ChatGPT的情绪评分比现有的传统的数据供应商提供的情绪指标还要能更加准确地预测股票的收益。...研究团队还进一步发现，ChatGPT情感评分对于小盘股的收益预测能力要好于大盘股。说明对于股东套利的限制可能会降低这个策略的收益能力。 研究团队用ChatGPT生成的情绪的分来指导股票操作。...用ChatGPT对新闻标题进行情感分析，从而预测股票收益的表现是优于主要供应商的传统情绪指数的。 说明了继续开发探索大语言模型在金融行业的应用是非常有潜力的的。
而且金融行业涉及大量的预测和基于预测的决策，和机器学习简直一拍即合。 好了，饼画完了，现状怎样呢？...金融的平顺运行高度依赖信任，我告诉你我有一项技术特别先进，预测贼准，不过我也不太清楚为什么会这么准，你敢不敢把你从牙缝里挤出来的一点资金交给我打理？...而量化投资的对象，譬如说买卖股票，股市行情是一种典型的时序数据，想到用Lstm是有道理的。...我们想用机器学习做行情预测，是有一个默认前提的，就是行情可以被预测。这一点很重要，但是从来没人讲。今天我想就这个问题分享一点看法。 我对股市的理解很粗浅，在我粗浅的理解当中，股票操作大概分三个流派。...有一个故事，说有好事者为了验证三种流派哪种更胜一筹，找来了技术流和价值投资流的高手，外加一只猴子一起投资股票，看看最终谁的收益率最高。
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