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作理财或交易建议。 本文将通过构建用Python编写的深度学习模型来预测未来股价走势。...虽然预测股票的实际价格非常难，但我们可以建立模型来预测股票价格是上涨还是下跌。本文使用的数据可以在https://github.com/mwitiderrick/stockprice下载。...另外，本文将不考虑诸如政治氛围和市场环境等因素对股价的影响。。 介绍 LSTM在解决序列预测的问题时非常强大，因为它们能够存储之前的信息。而之前的股价对于预测股价未来走势时很重要。...从图中我们可以看到，股票实际价格出现上涨时，模型也预测股价会上涨，较为吻合。这清晰地显示了LSTMs在分析时间序列和序列数据等方面的强大作用。...结论 预测股价的方法还有很多，比如移动平均线、线性回归、k近邻、ARIMA和Prophet。读者可以自行测试这些方法的准确率，并与Keras LSTM的测试结果进行比较。
本文是一个通过模拟预测股票，教会大家如何动手操作TensorFlow的教程，结果不具有权威性。因为股票价格的实际预测是一项非常复杂的任务，尤其是像本文这种按分钟的预测。...有几十个可能的激活函数，其中最常见的是整流线性单元（ReLU），它也将在这个模型中使用。...此时的占位符，X和Y发挥作用。他们存储输入和目标数据，并将其作为输入和目标在网络中显示。 采样数据X批量流经网络，到达输出层。在那里，TensorFlow将模型预测与当前批量的实际观测目标Y进行比较。...此外，这些图像被导出到磁盘，然后组合成训练过程的视频（如下）。该模型快速学习测试数据中的时间序列的形状和位置，并且能够在几个epoch之后产生准确的预测。...此外，不同类型的深度学习模型（如递归神经网络）可能在此任务上会有更好的性能。
前言 公众号之前发表过一篇文章： 严谨解决5种机器学习算法在预测股价的应用（代码+数据） 我们已经对XGBoost进行了验证，但在本文中，我们将更详细地研究XGBoost在股票价格预测问题中的性能...换句话说，对于做出的每个预测，我们需要756+252 = 1008天的数据来进行模型训练和验证。模型将使用训练集进行训练，而模型超参数将使用验证集进行调优。要调优超参数，我们将使用移动窗口验证方法。...具体看这篇文章：严谨解决5种机器学习算法在预测股价的应用（代码+数据） 对每个样本复权收盘价的每个特征组，我们将其缩放为均值0和方差1。...模型应用 在执行了上述的步骤后，我们现在准备在测试集上执行预测。在这种情况下，我们的预测周期是21天，这意味着我们需要为每个预测生成21个预测。...我们不能一次生成所有21个预测，因为在生成第T天的预测之后，我们需要将这个预测反馈到我们的模型中，以生成第T+1天的预测，以此类推，直到我们得到所有21个预测。这就是所谓的递归预测。
该实例通过建立多维Long Short Term Memory （LSTM） 神经网络模型来预测比特币价格，并产生了如上图你所看到的一样精确的预测结果。...LSTMs 是一类特殊的Recurrent Neural Networks （RNN)）模型，特别适合时间序列问题。因此，LSTM在预测加密货币或者股票价格的模型中非常流行。...结果 用训练好的模型去预测剩余的测试集，我们得到了本文一开始的图。...估计你已经准确地猜到了，这个模型的基本错误是当做某一天的预测时，基本只用到了前一天的值。 那条红色的预测曲线，看起来基本只是那条绿色的实际价格曲线的平移而已。...正如你所看到的，我们几乎可以观察到实际数据和预测数据的一个近乎完美的重合。也就是说，我们的模型本质上只学习了前一天的价格。 这样的结果正是我在许多用LSTM做单点预测的事例中看到的。
我们能用机器学习准确地预测股价吗？ 一种普遍的说法是股价是完全随机和不可预测的——让一只猴子蒙住眼睛在报纸的金融版面用飞镖选出来的投资组合，也能和投资专家精心选择的一样好。...在过去的几年里，我们看到 有许多相关的学术论文出版，它们用神经网络来预测股价而且都取得了不同程度的成功。但是也仅限于专家们有能力构建这些模型。...现在，有了像Tensorflow这样的开源系统，任何人都可以建立起强大的预测模型，这些模型都经过了大量的数据集的训练。...Step 3 训练模型 我们会用拟合函数来训练我们的模型，然后可以用它来测试，看看在接下来的50步中，图上的几个点上的预测值多少。...Step 4 画预测图 用MapPlot Live把预测图画出来。 总结 对于很多股价波动，特别是那些大的波动，我们的模型预测情况看起来和实际数据还是相当一致的。
作者：Siddharth M翻译：王可汗校对：欧阳锦 本文约1300字，建议阅读6分钟本文教你如何利用LSTM网络预测股价走势，并对开盘和收盘价进行可视化。...一、介绍 长短时记忆(LSTM)是一种能增加递归神经网络（RNN）记忆的模型。递归神经网络保留短期记忆，因为它们允许在当前神经网络中更早地确定信息。...在本文中，我们将使用从Keras导入的Sequential模型，并导入所需的库。...，我们用它进行预测。...我们必须用逆变换使得变换后的函数返回原值。现在我们可以使用这些数据来可视化预测 。
IBM股价预测 数据集选择的是IBM2006-2018年的股价数据，我这里算的是每日的最高股价。其中，2006-2016年的数据是训练集，2017年的是测试集。...模型搭建如下： 然后就是对数据进行预处理（归一化），接着进行训练。在训练的时候采用了一些小技巧：采用了学习率逐渐衰减的方式，使得loss更小。...500个epoch 10000个epoch 5000个epoch 12000个epoch 最终可以看到，12000个epoch之后，预测曲线和真实曲线已经非常的贴近了，说明，这个简单的模型，...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？...从理论上来讲，只需要将模型的输出数据从1个数据，修改成30个数据的序列，就能预测接下来一个月的汇率了。
定义我们感兴趣的概率。我选择了95％，但你可以改变它。 概率越小，利润越大！ 此外，将计算从开始到过去100天的概率。...它的胜率超过95％！ 请注意，当你提高赢率时，你的利润会下降。 现在让我们尝试用相同的方法在空头头寸上。 让我们使用相同的函数预测当天的低点，但这次使用不同的计算方法！...因为当我们预测95％的最高价和最低价时，所获得的价格超过了这个价格。 那么为什么在这种情况下我们必须预测收盘价呢？ 进行回测，看看我们是否能获得相同的概率！...，我们应该更好地预测最高/低价。...因为它们以更高的命中率提供更多的ticks！ 我们大多数时候都使用过“预测”这个词。 但这不是预测。 这只是使用统计学中的统计方法和计算概率。
他解释道，在股市中过去的数据并不是估计未来的一个好的基础。 那么，有没有可能用神经网络来预测股价呢？今天公众号带你来探讨。...使用不同公司的数据来训练一个网络是可能的，但是由于这些公司可能有不同的属性，它们的股价可能会根据不同的规律变化，这只会使网络混乱。 值得注意的是，网络本身并不能预测股价。...或许，我们将能够使用神经网络进行短期预测，来确定未来几分钟内的价格变化。这可能是因为我们预测的时间段越短，外部事件发生的变化就越小。然而，在这种情况下，最好使用线性回归模型来预测价格变化的方向。...如果我们仔细观察股价曲线，我们会发现它的变化是随机的。如果我们只有价格而不知道外部事件，这就是事实。因此，股价看起来就像一个鞅，这一个我们无法预测的过程。...所以： 最好不要用神经网络来预测股价 参考资料 1、Bugorskij, V.
本文以微软的股价为例，详细注释在代码块里： ---- 1....导入相关的包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ---...forecast_out=5 个位置，多出的是 na X = np.array(df[[forecast_col]]); # X 为 是 forecast_col...forecast_out 个数，用来预测未来的数据 X = X[:-forecast_out] # X 去掉最后 forecast_out...# 选择 close 这一列 forecast_out = 5 # 要预测未来几个时间步
在文章的下面部分，我会展示如何按照预测中常用的几个指标来衡量一个模型的性能。算法非常简单，只是使用纳斯达克100指数中每只股票的最后价格。...如果作者提出的模型的性能表现还不如简单地使用最新的价格，那么无论模型看起来多么复杂或先进，该模型实际上在预测股票价格时根本没有用。...R²的平均值是99.735%，因此只剩下0.265%被Alpha模型和简单不可预测的噪音所共享。这在直觉上是非常不合理的。当人们专注于预测价格时，很容易忽视这种不合理性!...这种不合理是由于数据中存在长尾分布导致的。在现实场景中，长尾分布的存在是非常普遍的。因此当使用机器学习算法进行股价预测时，仅仅关注预测指标是不够的，其需要能战胜合理的比较基准。...原文链接: [核桃量化]你的机器学习算法真的能准确预测股价吗？ 转载请申请。
数据挖掘之预测模型 定性研究与定量研究的结合，是科学的预测的发展趋势。...适用范围： 预测模型是一个指数函数，如果待测量是以某一指数规律发展的，则可望得较高精度的预测结果。影响模型预测精度及其适应性的关键因素，是模型中背景值的构造及预测公式中初值的选取。...为了充分发挥各预测模型的优势，对于同一预测问题，往往可以采用多种预测方法进行预测。不同的预测方法往往能提供不同的有用信息， 组合预测将不同预测模型按一定方式进行综合。...优化组合预测有两类概念，一是指将几种预测方法所得的预测结果，选取适当的权重进行加权平均的一种预测方法，其关键是确定各个单项预测方法的加权系数；二是指在几种预防方法中进行比较，选择拟合度最佳或标准离差最小的预测模型作为最优模型进行预测...组合预测是在单个预测模型不能完全正确地描述预测量的变化规律时发挥其作用的。
p=20678 预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务。...在本文中，我将解释如何将 GARCH，EGARCH和 GJR-GARCH 模型与Monte-Carlo 模拟结合使用， 以建立有效的预测模型。...基于模拟的预测 这里使用基于仿真的方法从EGARCH 模拟中获得预测波动率的置信区间 。要从EGARCH 模型获得波动预测，该 模型是从拟合模型的最后一次观察中模拟得出的。...使用此时期的数据训练的模型有望具有出色的预测能力。 当处理长时间波动的原油价格的时间序列数据时，GARCH （2,2）模型估计了方差的持久性 。 进行了蒙特卡洛分析，以检查结果的稳健性。...本文摘选《Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测》
预测建模 与 描述建模 II . 预测模型 与 函数映射 III . 预测模型的分类 ( 分类 | 回归 ) IV . 预测建模 测试集 V . 预测建模 拟合过程 VI ....预测模型结构确定 VII . 基于分类的判别模型 VIII . 基于分类的概率模型 IX . 预测模型的评分函数 X . 基于回归的预测模型 I . 预测建模 与 描述建模 ---- 1 ....预测模型 与 函数映射 : ① 函数映射 : 预测模型的函数映射形式如下 Y=f (X ; \theta) ② 函数形式 : f 是预测模型 的 函数映射 的 函数形式 ; ③ 未知参数 :...预测模型结构 : 预测模型结构是 Y=f (X ; \theta) 函数映射形式 , 模型建立时 , 不知道该映射的 结构形式 和 参数值 , 首先要确定其函数的结构形式 ; ① 模型基础 : 预测模型中的...: 模型的预测值 , 与实际观察的值 , 可能存在不一致 , 实际的值可能在模型预测值的周围分布 ; 3 .
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？...▌现在谈论什么 暂且把市场向量放到一边，我们先来谈论下语言模型。...语言模型就像一个魔法盒，你放进去几个前面的字符，它就能告诉你下一个是什么。 如果我们取语言模型预测出的字符，并将其反馈回去，我们就可以一直进行下去。...在我的例子中，比较将只是一道简单的减法问题，也就是我们的模型误差为： 误差 = (((预算)— (预测概率))² )^(1/2) 或者用文字来表达的话，即实际发生的事件与预测的事件之间的差的平方的平方根...我仍在绞尽脑汁的想如何在计算图表上表示它们，或许它不是强制性的。 市场向量 当在 NLP 中使用词向量时，我们通常会从预训练模型开始，并在模型训练期间继续调整这些嵌入。
在周二我给精算师上的5小时机器学习速成课结束时，皮埃尔问了我一个有趣问题，是关于不同技术的计算时间的。我一直在介绍各种算法的思想，却忘了提及计算时间。我想在数据集上尝试几种分类算法来阐述这些技术。...‘只是’之前的十倍。...elapsed 50.327 0.050 50.368 > object.size(fit) 6,652.160 kbytes 我也想尝试caret，这个软件包很适合用来对比模型...elapsed 9.469 0.052 9.701 > object.size(fit) 846.824 kbytes 这两种技术都需要10秒左右，远远超过基本的逻辑回归模型...现在我需要在更快的机器上运行相同的代码，来尝试更大的数据集......
Twitter账户的粉丝数量也是一个主要因素。一个账户的关注者越多，推文的影响力就越大，他们的情绪对股价的影响也越大。 cashtags是什么?...平均每个分类器的准确率都在50%以上。这意味着，推特上的情绪具有预测力，至少比抛硬币强。抛硬币的平均准确率为50%，所以准确率超过50%在一定程度上证明了模型获得“非凡”收益的能力。...更重要的是，对于许多股票，模型的准确性/预测能力在65-75%之间！ 每个cashtag分类器的准确率（前5名）： ? 在下面的图表中，红线表示50%的准确度限制。...这就是模型试图预测的内容。换句话说，基于今日推特情绪的预测值，预测一只股票应该在明天买进还是卖出?...然后通过比较买入持有策略与六种不同模型来使用这些数据集，每个每日预期的每日股票价格变动是使用模型预测的。
本文在其他工作的基础上，通过使用GloVE嵌入技术、MLP、CNN和RNN深度学习体系结构，预测8-K文件发布后的股票价格变化。...此外，几篇论文已经证明了神经网络在NLP中的效果，并且证明了使用NLP从SEC报告中做信息抽取，来预测股票价格变化的作用。...在这个项目中，我们试图用深度学习的方法证明，在SEC8-K文档中使用自然语言处理的词嵌入技术，来预测公司经历重大事件后股票价格波动的可行性。...根据谷歌和斯坦福大学的一篇论文《文本分析对于股票价格预测的重要性》建立了这个项目，并通过探索预先训练过的单嵌入和深度学习的神经网络架构来构建它。 论文： ?...讨论 本文触及了如何利用最新的自然语言处理技术和深度学习模型从SEC报告中提取有意义的信息以及公司股价的波动。为了从文本中收集更细微的信息，可以探索更专门的单词嵌入集或高级技术如Sense2Vec。
基于回归模型的销售预测 小P：小H，有没有什么好的办法预测下未来的销售额啊 小H：很多啊，简单的用统计中的一元/多元回归就好了，如果线性不明显，可以用机器学习训练预测 数据探索 导入相关库 # 导入库...# 初选回归模型 model_names = ['BayesianRidge', 'XGBR', 'ElasticNet', 'SVR', 'GBR'] # 不同模型的名称列表 model_br =...model_gbr] pre_y_list = [model.fit(X_train, y_train).predict(X_test) for model in model_list] # 各个回归模型预测的...= model_gs.best_estimator_ # 获得交叉检验模型得出的最优模型对象 pre_y = model_xgbr.predict(X_test) # 模型评估 优于上次 model_metrics_list...，而且不难发现XGBoost在回归预测中也具有较好的表现，因此在日常业务中，碰到挖掘任务可首选XGBoost～ 共勉～
这是最具成本效益的预测模型，通常用作比较更复杂模型的基准。这里不需要调优超参数。 下图显示了使用Last Value方法的预测。...4、线性回归 线性回归是对一个因变量和一个或多个自变量之间的关系进行建模的一种线性方法。我们在这里使用线性回归的方法是将线性回归模型与之前的N个值进行拟合，并用这个模型预测当前的值。...我们的第一个模型根本没有实现任何伸缩，下面的图显示了对验证集的预测。模型训练的是89到125之间的复权收盘价，因此模型只能输出这个范围内的预测。...当模型试图预测验证集并且它看到超出了这个范围时，它不能很好地拓展使用。 ? 如果没有正确地进行特征缩放，预测是非常不准的 接下来尝试将训练集规模缩放为均值0和方差1，并且在验证集上应用了相同的变换。...最后，将序列集合的均值缩放为0，方差为1，然后用这个来训练模型。随后，当对验证集进行预测时，对每个样本的每个特征组进行缩放，使其均值为0，方差为1。
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