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分形数学助力股市预测

这使得该系列的当前值成为该指标的有力预测指标跟随值,我们将使δ<0。如果S(t)是非平稳的,则将来的变化不依赖于当前值(例如,如果该过程是随机游走,则当前值不会影响下一个)。

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深入研读:利用Twitter情绪去预测股市

我们应该记住,平静图滞后3天,因此Twitter的数据不是可以同步对市场进行预测,而是在3天前预测市场。 我们可以利用这些信息来预测股票市场,以及见证我们预测的准确性有多高。 预测股票市场 现在,对于试金石数据,我们能根据现有的Twitter预测以前看不见的股票市场的将来趋势吗? 为了预测股票市场,Bollen使用了一种叫做自组织模糊神经网络(SOFNN)的算法,他们使用了五层混合SOFNN模型来预测股票市场,并获得了令人印象深刻的结果。 现在,我们将研究的最终模型,来更好地理解可用于预测股票市场的模型: ? 一旦上述情况成立,我们接下来就可以开始用SOFNN模型预测股市了。

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    相关矩阵、特征、预测股市!(附代码)

    让我们显示模型在测试集上的平均置信度,以给定的预测类为条件(但不以正确性为条件)。 我们可以观测到,当模型预测“压力”类别时,平均而言,它比预测另一个类别时更有信心。此外,“反弹”类与“压力”类之间没有太多的可能。 2、这些类别从一开始就不是非常明确的,可能是一些被认为是错误的预测实际上是正确的。 较高的coph_corr_single值倾向于将预测推向“正常”类,即,当存在强大的等级结构时,“正常”状态更有可能。 较低的varex_5-1值倾向于强烈地抑制“压力”类的预测

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    基于RNN和LSTM的股市预测方法

    本期作者:Aniruddha Choudhury 本期编辑:1+1=6 前言 对许多研究人员和分析师来说,预测股价的艺术一直是一项艰巨的任务。事实上,投资者对股票价格预测的研究领域非常感兴趣。 良好和有效的股票市场预测系统通过提供股票市场未来走向等支持性信息,帮助交易员、投资者和分析师。本文提出了一种基于RNN和LSTM的股票市场指数预测方法。 介绍 金融指标复杂,股市波动剧烈。 然而,随着科技的进步,从股票市场获得稳定财富的机会增加了,这也帮助专家们找到最有信息的指标,做出更好的预测。市场价值的预测对于实现股票期权购买的利润最大化和保持低风险具有重要意义。 在这个阶段,基于谷歌的历史数据用于预测未来价格。 训练神经网络:在这一阶段,将数据输入神经网络进行随机偏差和权值的预测训练。

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    机器学习能预测股市吗?

    我们以为我们找到了预测股市的方法。然而,情况并非如此,因为我们发现了我们的模型的一个主要缺陷。 按照惯例,在机器学习中,为了创建训练和测试集,需要对打乱数据集中数据顺序(shuffle)。 这种方法的另一个问题是,如前所述,模型允许训练集使用未来数据进行预测。例如,训练集包括1/7/2019 -1/11/2019,预测1/6/2019,但这在现实世界是不可能做到的。 ? 另类Alpha:基于供应链数据的量化因子挖掘 另类Alpha:基于产业节点联动效应的量化交易策略 打败股市的唯一真正方法是获得额外的信息,比如获得未来的数据或提前知道季度收益结果,但这样做,要么导致不可能 使用技术指标可以告诉我们部分情况,但预测第二天的股市走向太过随机,而且受到外部因素的影响,无法建立一个强有力的模型。 只有当用于训练模型的数据和模型与未来数据有相同的分布时,机器学习才是有用和有效的,而使用独立且波动的股市日收益率作为标签时,情况就不同了。

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    深度学习预测股市模型汇总(附代码)

    0 前言 今天给大家分享一个超级干货:机器学习、深度学习预测股票的所有模型大汇总。 ? ? ? 代码在文末获取 ? ?

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    全球股市巨震,如何用深度学习预测股价?

    这两天全球股市都可谓血雨腥风! 这个时候,营长照例会点燃一根烟,看着满屏高高低低的K线,心中又出现了那个历史之问:这时候是该卖出手中持仓?还是用剩余资金抄底? 作为关注 AI 多年的股市老韭菜,营长深知要想完全预测股市是不可能的,但并非无法预测。如果方法得当,就能提高成功的几率。可是什么样的方法才得当呢? 还是不得操作要领,再次在卷帙浩繁的技术文章中寻找真经,发现有一篇应用深度学习来预测股市的文章还不错,在这里分享给大家。 以下内容由AI科技大本营(微信ID:rgznai100)编译 ? 因此我马上回到了那个魔法盒的机制,请允许我提醒你一下,我们想要根据过去来预测未来的市场,就像上述 Andrej Karpathy 根据前一个词预测下一个词一样。 在“预测市场”的情况下,我们需要问下自己想让市场准确预测什么?这里我想到了一些选择: 预测每个1000股接下来的价格。 预测接下来的n分钟内一些指数值(标准普尔、波动率指数等)。

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    来,我们告诉你:为什么不该使用LSTM预测股市

    本文分析了一种深度学习方法——LSTM在以标普500指数为代表的美国股市中的应用效果。结果表明:LSTM在语音识别等其他领域取得了良好的效果,但在金融数据应用中效果不佳。 LSTM在股市中的验证 使用的数据集由1950年1月3日至2019年1月4日以标准普尔500指数为代表的美国股市收盘价组成。60%用于训练,20%用于验证,20%用于测试。 总的来说,LSTM似乎可以有效地预测第二天的值,但实际上,对第二天的预测与前一天的实际值非常接近。如下图所示,实际价格与预测价格相比滞后了1天。 ? 这些结果表明,LSTM不能预测第二天股市的价值。实际上,该模型所能做出的最佳猜测是一个几乎与当前价格相同的值。 结论 诚然,新的机器学习算法,尤其是深度学习算法,在不同领域取得了相当成功,但它们无法很好的预测股市。正如前面的分析所证明的,LSTM只是使用一个非常接近前一天收盘价的值来预测第二天的价值。

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    股市预测,销量预测,病毒传播...一个时间序列建模套路搞定全部!⛵

    www.showmeai.tech/article-detail/288 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 我们在日常业务中遇到的很多问题,都可以归属到时间序列范畴内——股市涨跌变化 、电商销量预测、传染病传播挖掘等,其实都可以用『时间序列』解决。 Merlion 支持各种时间序列学习任务,包括单变量和多变量时间序列的预测、异常检测和变化点检测。 ) 向量自回归 用于多元时间序列预测的 Bagging (随机森林)和 提升树(lightgbm) 长短期记忆网络 图片 大家也可以 在这里 定义自己的模型。 如果我们想可视化预测结果,可以使用 Merlion 中的两种方法: .plot_forecast() .plot_forecast_plotly() 下面为绘图示例代码。

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    预测股市 | 如何避免p-Hacking,为什么你要看涨?

    一些人尝试使用神经网络,特别是递归神经网络来预测市场回报。由于递归神经网络考虑了历史数据,因此对于时间序列数据是有用的。但这似乎有些过头了。神经网络不必要那么复杂。 模型随机数发生器 下面的预测函数根据历史标准差和平均收益率创建一组随机的正态分布日收益率。 actual, prediction): # mean square error return np.mean(np.square(actual - prediction)) 把我们的预测可视化 我们的模型预测了今年早些时候的增长,但它肯定超过了预期。这就是我们希望优化模型seed值,以更好地去预测市场。 为什么某些因素的第n个延迟是一个预测因素?为什么以前的收益会影响未来的收益?你为什么只考虑最近的N次收益?为什么要预测一个(每天、每小时、每分钟)的周期?你为什么要考虑从X到Y这段时间?

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    指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率时间序列

    p=25872 从广义上讲,复杂的模型可以实现很高的预测准确性。 但是您的客户需要快速理解。他们没有意愿或时间去处理任何太乏味的事情,即使模型可以稍微准确一些。 视频Python和R用EWMA,ARIMA模型预测时间序列 http://mpvideo.qpic.cn/0b78z4aaeaaab4ak2gdf65qfbt6dalhqaaqa.f10002.mp4? 在现实的设置中,我们只能使用到我们希望预测的那一点为止的信息。随后,我改变了原始函数,加入了一个额外的参数(用于估计协方差矩阵的初始窗口长度)。 然后,初始协方差矩阵的取值只使用到预测时为止的信息,标准化也是如此。修改后的新函数如下 EWMAs <- function{ # 调整了样本外的协方差预测 ## 输入。 + laba\*coma\[(i-1),,\] for (i in wn:dim) { orma\[i, , \] = covr(owma\[i, ,\]) 本文摘选《R语言指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率时间序列

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    Github项目推荐 | 股市预测的机器学习深度学习模型资源集锦

    股票预测模型,收集了机器学习和股票预测的深度学习模型,包括交易机器人和(股票)模拟。 Novelty search agent ABCD strategy agent Data Explorations - 数据探索 关于TESLA股票的股票市场研究,tesla-study.ipynb 时尚趋势预测与交叉验证 , fashion-forecasting.ipynb 使用LSTM预测进行比特币分析,bitcoin-analysis-lstm.ipynb 使用k-means、SVM和高斯分布对特斯拉股票进行异常值研究 outliers.ipynb Kijang Emas Bank Negara, kijang-emas-bank-negara.ipynb Simulations - 模拟 使用蒙特卡罗进行股市模拟 结果信号预测 LSTM递归神经网络 ? LSTM双向神经网络 ? 二路LSTM递归神经网络 ? 深度前馈自动编码器神经网络降低尺寸+深度递归神经网络+ ARIMA +极限提升梯度回归 ?

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    预测股市崩盘基于统计机器学习与神经网络(Python+文档)

    在往期的前6到12个月内的股价飙升增加了股市崩盘的预测可能性,这表明在长期总体股价飙升后,更易出现崩盘事件。且长期股价波动事件包含了能够预测股市崩盘的宝贵信息。 不同的颜色表示不同的模型,不同的形状表示不同的预测变量(1、3或6个月内出现的股市崩盘)。下面的条形图可视化了所有模型的F-β分数,用于1, 3个月和6个月的股市崩盘预测。 random代表模型的期望表现,其没有如同先前已被测试的模型那般能够预测那么多次股市崩盘的预测能力。 最好的模型能够学习这些价格模式,在预测股市崩盘时,相较于类似的随机模型存在着显著优点。 结果看起来,类似于1个月和6个月的股市崩盘预测,F-β分数在预测6个月的情况下最好,在预测1个月的情况下则最差。所得到的结果是否足以优化投资策略是值得商榷的。

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    AI股市预测实战:用LSTM神经网络预测沪深300未来五日收益率

    从结果来看,LSTM 对未来 20 天的预测基本上是对过去 100 天收盘价变化的趋势的总括,因此最终的预测结果以及回测结果都不是很理想。 LSTM 对沪深 300 未来五日收益率预测 综合以上两点,本文所使用的输入和输出为利用过去 30 天的数据预测将来五天的收益。 回测:得到 LSTM 预测结果后,若 LSTM 预测值小于 0,则记为 - 1,若大于 0,记为 1。 每个模型做两次回测,第一次回测(后文简称回测 1)为直接以 LSTM 预测值在沪深 300 上做单:若 LSTM 预测值为 1,买入并持有 5day(若之前已持仓,则更新持有天数),若 LSTM 预测值为 正则项的问题:经过试验, 对于一个 LSTM 模型来说,正则项的参数十分重要,调参也需要长时间尝试,不合适的参数选择会造成模型的预测值偏正分布 (大部分预测值大于 0) 或偏负分布,从而导致预测结果不准确

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    开发 | AI股市预测实战:用LSTM神经网络预测沪深300未来五日收益率

    从结果来看,LSTM 对未来 20 天的预测基本上是对过去 100 天收盘价变化的趋势的总括,因此最终的预测结果以及回测结果都不是很理想。 LSTM 对沪深 300 未来五日收益率预测 综合以上两点,本文所使用的输入和输出为利用过去 30 天的数据预测将来五天的收益。 回测:得到 LSTM 预测结果后,若 LSTM 预测值小于 0,则记为 - 1,若大于 0,记为 1。 每个模型做两次回测,第一次回测(后文简称回测 1)为直接以 LSTM 预测值在沪深 300 上做单:若 LSTM 预测值为 1,买入并持有 5day(若之前已持仓,则更新持有天数),若 LSTM 预测值为 正则项的问题:经过试验, 对于一个 LSTM 模型来说,正则项的参数十分重要,调参也需要长时间尝试,不合适的参数选择会造成模型的预测值偏正分布 (大部分预测值大于 0) 或偏负分布,从而导致预测结果不准确

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    Medium 9.3K赞的文章——预测股市比你想象的要容易

    Even if you don’t trade stocks for a living, or have any financial background wh...

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    我用Facebook开源神器Prophet,预测股市行情基于Python(系列2)

    让我们看一下过去800个数据点(大约2年)的预测和实际预测,而不看未来的预测: two_years = forecast.set_index('ds').join(market_df) two_years 如果你想做短线交易(1天到几周),这个预测几乎是无用的,但是如果你的投资时间是几个月到几年,这个预测可能会提供一些价值,以更好地了解市场的趋势和预测的趋势。 让我们回过头来看看实际的预测,看看它是否能告诉我们一些与预测和实际数据不同的东西。 我们可以看到,在实际价值和预测的历史中,Prophet做了一个不错的预测但是在市场变得非常不稳定的时候,它的表现很一般。 具体看一下未来的预测,Prophe告诉我们市场将继续上升,在预测期结束时应该在2750左右,区间从2000到4000左右。也许我们可以更准确地使用每周或每月的数据预测

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    用Python分析股市指数

    專 欄 ❈本文作者:王勇,目前感兴趣项目商业分析、Python、机器学习、Kaggle。17年项目管理,通信业干了11年项目经理管合同交付,制造业干了6年项目...

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    用数据解析近期股市风云

    近日大盘的走势牵动着无数股民的心,TalkingData趁热打铁解析证券应用数据,回顾近期股市风云。 伴随近期股市的大幅震荡,证券类应用用户活跃度也出现波动,每逢沪指大幅下跌或重大利好政策出台,次日证券类应用的用户活跃次数均出现显著增长。 ? 各证券类应用的日活跃用户量的变化也与股市在工作日与周末的开市规律一致,并随近期股市震荡出现相应波动。 ? 6月29日,经历了前一周周五的股市重挫与周末的降准降息利好消息,用户对周一股市开盘的走势高度关注,证券类应用也在股市一开盘便迎来明显的活跃度峰值。 ?

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    Python 简单获取股市交易数据

    最近发现一个很有趣的事情,受到全球经济大环境的影响,周围越来越多的人开始关注股市基金相关信息,其中美股可谓是波澜起伏,每天都可以见证历史性时刻。 闲来无趣上网查了有没有提供股市数据接口的网站,就发现了一个“TuShare”的数据网站,并且该网站还提供了Python对应的模板,获取数据只需要调用接口函数即可,避免写爬虫抓取数据的麻烦。

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