本篇博文将使用TensorFlow神经网络进行股市的预测，利用数据样本学习，得到相关因素预测股票走势。...采用本实例所设计的神经网络预测股票收盘均价，并可视化预测结果。 ?...框架，设计三层神经网络，隐含层包括25个节点，利用所设计的神经网络来预测股票的收盘均价。...使用前需要安装TensorFlow模块，指令如下所示： pip install tensorflow 【拓展】4行指令解决pip下载Python第三方库太慢问题（pip更换国内下载源） 实现代码如下所示...关注公众号，回复关键字：股票预测，获取项目源码~
Tensorflow是一个优秀的深度学习框架，具体有啥好处，可以百度了解哈。...本文分享使用Tensorflow神经网络进行股市的预测 ---- 1、数据来源 首先找到一组股票数据，数据可以网络上爬虫，东方财富、大智慧都有。爬虫方法参看以前的文章。...，矩阵的第一列是股票开盘价格，第二列是股票的收盘价格，如果股票的收盘价格高于开盘价格则用红色显示，反之则用绿色显示，可视化股票数据如下图所示。...预测 基于Tensorflow神经网络框架，设计了三层神经网络，其中隐含层包括25个节点，设计的神经网络用来预测股票的收盘价。...完整的代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # import tensorflow.compat.v1
数据集地址：http://files.statworx.com/sp500.zip 导入和预处理数据 STATWORX 团队从服务器爬取股票数据，并将它们保存为 csv 格式的文件。...该数据集包含 n=41266 分钟的记录，范围从 2017 年的 4 月到 8 月的 500 支股票和 S&P 500 指数，股票和股指的范围分布十分广。...不然的话我们就使用了未来的时序预测信息，这常常令预测度量偏向于正向。 TensorFlow 简介 TensorFlow 是一个十分优秀的框架，目前是深度学习和神经网络方面用户最多的框架。...MSE 计算预测值与目标值之间的平均平方误差。...在输出层，TensorFlow 将会比较当前批量的模型预测和实际观察目标 Y。然后，TensorFlow 会进行优化，使用选择的学习方案更新网络的参数。
我们将使用Tensorflow创建和开发一个简单的模型框架，以及提出一些对初步结果改进的意见。...ML的任务和输入特征 为了保持基本设计简单，它设置了二进制分类任务，预测第二天的收盘价是高于还是低于当前收盘价，对应于预测下一个时间段是做多还是做空。...否则，单一模式不太可能适用于一系列股票。...目前，生成器脚本设置为标准普尔500股票列表，从2015年开始每天下载candle，并将它们处理为所需的交易指标，作为模型的输入特征。...我们建议使用标准化的指标，类似于Stoch和RSI，因为这将资产的相对价格从等式中剔除，这样模型就可以应用于一系列股票中，而不需要为每种股票都选用不同的模型。
什么时候要买或者卖 股票走势预测 CNN 交通标志的图像由4 5×5卷积内核过滤，创建4个特征图，这些特征图通过最大池合并采样。 下一层对这些子采样图像应用10 5×5卷积核，并再次汇集特征图。...最终层是完全连接的层，其中所有生成的特征被组合并在分类器中使用（基本上是逻辑回归） 股票市场应用 根据历史数据做出正确的决策 TensorFlow DQN_CNN_image 这是这个策略的核心思路。...as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datafrom tensorflow.contrib import layersimport...5日后涨跌准确率为：58%~60% Loss：预测和实际的差，应随着训练次数增加而下降。...DQN_KD_value使用KD值图片进行预测。 python DQN_kd_pic.py //this call KD_draw.py and build model. ?
你不需要预测未来的股票确切的价格，而是股票价格的变动。做到这点就很不错了！...均值平方误差(MSE)的计算方法是先计算真实值与预测值之间的平方误差，然后对所有的预测进行平均。但是： 平均预测是一种很好的预测方法（这对股票市场的预测不是很有用），但对未来的预测并不是很有用。...TensorFlow操作。...请注意，你的预测大致在0和1之间（也就是说，不是真实的股票价格）。这是可以的，因为你预测的是股价的走势，而不是股价本身。 结论 股票价格/移动预测是一项极其困难的任务。...就我个人而言，我认为任何股票预测模型都不应该被视为理所当然，并且盲目地依赖它们。然而，模型在大多数情况下可能能够正确预测股票价格的变动，但并不总是如此。
【导读】近期，意大利公数据科学家Mattia Brusamento撰写了基于Tensorflow卷积网络的 短期股票预测教程，在这篇博文中，你将会看到使用卷积神经网络进行股票市场预测的一个应用案例，主要是使用...CNN将股票价格与情感分析结合，来进行股票市场预测，CNN网络通过TensorFlow实现。...博文一步步展示了从数据集创建、CNN训练以及对模型评估等等入手，带你进入基于TensorFlow实现的股票市场预测分析。...在这个项目中，我将使用CNN将股票价格与情感分析结合，来进行股票市场预测。本文CNN网络的实现是利用TensorFlow来实现的。...我们把C / N放在我们模型预测的具有最高概率的前N个股票上，其他的0个。 此时我们有一个代表我们每天分配的向量A，我们可以计算每日收益/损失，用A乘以当天每个股票的百分比变化。
图片股票价格数据是一个时间序列形态的数据。所以，我们使用『循环神经网络(RNN)』对这种时序相关的数据进行建模，并将其应用在股票数据上进行预测。...--- 作者：韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42 TensorFlow 实战系列：https://www.showmeai.tech...图片在本篇内容中，ShowMeAI将给大家演示，如何构建训练神经网络并将其应用在股票数据上进行预测。...我们要考察这个模型对于时间序列预测的泛化能力，可以进行更严格一点的建模预测，比如将训练得到的模型应用与另一支完全没见过的股票上进行预测。...如下为我们训练得到的模型对 Microsoft/微软股票价格的预测：图片图片我们从图上可以看到，模型表现良好（预测存在一定程度的噪音，但它对总体趋势的预测比较准确）。
把玩这些数据并用TensorFlow在其上建立深度学习模型是很有趣的，所以我决定写下这篇文章：预测标准普尔500指数的简易TensorFlow教程。...下载我使用的数据集 注意：本文只是基于TensorFlow的一个实战教程。真正预测股价是非常具有挑战性的，尤其在分钟级这样频率较高的预测中，要考虑的因素的量是庞大的。...导入数据集 我们的团队将抓取到的股票数据从爬虫服务器上导出为CSV格式的文件。该数据集包含了从2017年四月到八月共计n=41266分钟的标准普尔500指数以及500家公司的股价。...数据集的维度 n = data.shape[0] p = data.shape[1] # 将数据集转化为numpy数组 data = data.values 数据是经过清洗准备好的，这意味着指数数据和股票数据是遵循...到达输出层后，TensorFlow将把模型的当前预测值与当前批次的实际观测值Y进行比较。随后，TensorFlow将根据选择的学习方案对网络参数进行优化更新。
SimpleRNN实现股票预测 1、数据源 2、代码实现 3、完整代码 原理请查看前面几篇文章。...1、数据源 SH600519.csv 是用 tushare 模块下载的 SH600519 贵州茅台的日 k 线数据，本次例子中只用它的 C 列数据(如图 所示)： 用连续 60 天的开盘价，预测第
LSTM实现股票预测 1、传统RNN的缺点 2、LSTM(长短时记忆网络) 2.1 原理 2.2 举例 2.3 Tensorflow2描述LSTM层 3、LSTM实现股票预测 3.1 数据源 3.2...如下图中的两句话：左上角的句子中 sky 可以由较短跨度的词预测出来，而右下角句子中的 French 与较长跨度之前的 France 有关系，即长跨度依赖，比较难预测。
数据集 首先附上数据集 链接：https://pan.baidu.com/s/1AKsz-ohmYHr9mBEEh76P5g 提取码：6owv 这个数据集是关于股票的，里面有日期，开盘价等信息。...既然是时间序列预测，我们最关心的是预测值在时间维度上的走势如何，那我们只要最后一列volume和第一列date这两列就好了。...x [[1] [2] [3]] y就是[2 3 4]，意思就是用前一个数据预测后一个，这是look_back为1的意思。假如是为8，那前8个数据预测第9个数据。...但是有些地方的峰值预测的不够。但整体效果还算不错。...绿色是测试的预测值，蓝色的是原始数据，和前面说的一样，趋势大概相同，但是峰值有误差。还有一个问题就是博主这里的代码是将预测值提前一天画的。
基于Web的股票预测系统 此project是基于django的web app。它能给出指定范围内公司(此处为10个)的历史股票数据与未来某段时间的预测数据以及对该股票的一些评价指标。...股票预测模型是使用jaungiers提出的一种LSTM Neural Network模型。 并使用以tensorflow作为backend的keras来搭建、训练模型。...NVIDIA GPU以及显卡驱动)，则还需要安装： tensorflow-gpu 1.10.0 cudatoolkit 9.0 （根据自己本机的显卡型号决定，请去NVIDIA官网查看） cudnn 7.1.4...在Web app中绘制的10天预测数据，大多都是朝着一个方向变化。这是因为股票数据是一个随机过程，无法使用既有的模型去准确预测未来一段时间的数据，只能给出股票未来变化的趋势。...csv格式方便用pandas读取，输入到LSTM神经网络模型， 用于训练模型以及预测股票数据。 股票指标数据 我们的Web app，还给出了每个公司的股票评价指标。
股票每日最高价预测 # encoding: utf-8 from __future__ import print_function import pandas as pd import numpy...as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # 定义LSTM的超参数 # 根据股票历史数据中的最低价、最高价、开盘价、收盘价...、交易量、交易额、跌涨幅等因素，对下一日股票最高价进行预测。...test_y ''' 函数功能：构造LSTM网络模型 @:param X 数据的label shape = [None,time_step,input_size] @:return 预测值...======================= # 导入数据 f=open('dataset/dataset_2.csv') df=pd.read_csv(f) # 读入股票数据
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。
本案例适合作为大数据专业TensorFlow深度学习实战课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果： 培养学生处理真实股票数据的能力。...本案例中的数据为平安银行2017年3月1日到2019年4月19日的股票数据（股票代码：sz000001），搭建一个LSTM神经网络，对未来的股票收盘价进行预测 帮助学生熟悉神经网络的搭建。...归纳总结 本案例首先介绍了RNN、LSTM神经网络，再用Python实现了LSTM对股票收盘价的预测。...股价走势预测属于时间序列预测，数据为2017-03-06至2019-04-19的平安银行（sz000001）的收盘价。主要使用的库为TensorFlow，是Python中常见的用于搭建神经网络的库。...此外，对于股票收盘价走势预测这一任务，本案例仅使用了平安银行的收盘价这一指标，而其它指标理论上也具有参考价值，可以作为本案例的升级版。
GRU实现股票预测 1、GRU(门控循环单元) 1.1 GRU原理 1.2 Tensorflow2描述GRU层 1.3 GRU股票预测 1.3.1 数据源 1.3.2 代码实现 1、GRU(门控循环单元
对每日A股数据取样，提取出包括时间序列类型指标，非时间序列类型指标以及股票分类属性指标；利用所提供的指标来预测T -1日的个股收益。...训练，测试，评估 在运行代码前需要把keras的backend改一下，改成theano，而不用tensorflow。因为theano在keras安装时己经安装好了，而tensorflow还要重新安装。...首先找到keras.json文件，在下面的目录： C:\Users\zhangyanni\.keras\keras.json 然后把下面"backend": "tensorflow" 中的tensorflow...接下来，就可以运行predict.py了 代码: predict.py 代码+数据集 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 股票 即可获取。
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