用Tensorflow 2.0赚钱：基于transformer network实现自动投资决策
【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。 ▌摘要 ---- 在机器学习中，卷积神经网络(CNN)是已经成功地应用于计算机视觉任务中
神经网络（NeuralNetworks）是一种用训练数据拟合目标函数的黑箱模型，只要数据量足够大，它可以拟合出输入到输出之间的任意函数关系。
神经网络（NN）它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。在提供数据量足够大情况下，神经网络可以拟合出输入到输出之间的任意函数关系。
scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了丰富的功能和工具，用于数据挖掘和数据分析。它构建在NumPy，SciPy和matplotlib等科学计算库的基础上，使得使用者可以轻松地进行机器学习模型的构建、训练和评估等工作。 本文将介绍sklearn库的基本概念和常用功能，并利用示例代码演示如何使用sklearn进行机器学习模型的训练和评估。
股票市场具有高收益与高风险并存的特性，预测股票市场走势一直被普通股民和投资机构所关注。股票市场是一个复杂的动态系统，受多方面因素的影响，例如国家金额正常的调整、公司内部结构的调整、以及媒体舆论的渲染等。
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
股票价格数据是一个时间序列形态的数据，诚然，股市的涨落和各种利好利空消息更相关，更多体现的是人们的信心状况，但是它的形态下，时序前后是有一定的相关性的，我们可以使用一种特殊类型的神经网络『循环神经网络(RNN)』来对这种时序相关的数据进行建模和学习。
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。
来源：机器之心 本文长度为4498字，建议阅读8分钟 本文非常适合初学者了解如何使用TensorFlow构建基本的神经网络。 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S＆P 500 数据，该数据集包含 S＆P 500 的指数和股价信息。有了这些数据，他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖，但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测，读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。 本文非
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测。
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。 导入并预处理数据 我们的团队从我们的抓取服务器中的数据并csv格式的保存。数据集包含n = 41266分钟的数据，从2017年4月到8月，500只股票，以及标准普尔500指数成份股。指数和股票以宽格式排列。 数据集：http://files.statworx.com/sp500.zip # Import data data= pd.read
机器学习现在越来越受欢迎，越来越多的世界人口认为它是一个神奇的水晶球：预测未来何时以及将会发生什么。该实验使用人工神经网络揭示股市趋势，并展示时间序列预测根据过去的历史数据预测未来股票价格的能力。
在mBreath Technologies担任数据科学家，在IIT Kharagpur担任高级研究学者。凭借我3年以上的数据科学，团队管理，业务发展，客户分析经验，以及5年以上的医疗保健领域经验，我相信我拥有将知识，驱动力和技术技能完美地添加到任何领域的经验 数据科学团队。
门控循环单元(Gated Recurrent Unit，GRU)是 LSTM 的一种变体，将 LSTM 中遗忘门与输入门合二为一为更新门，模型比 LSTM 模型更简单。
机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲、刘晓坤 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S＆P 500 数据，该数据集包含 S＆P 500 的指数和股价信息。有了这些数据，他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖，但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测，读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。 本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络，它全面展示了构建一
选自Medium 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲、刘晓坤 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S＆P 500 数据，该数据集包含 S＆P 500 的指数和股价信息。有了这些数据，他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖，但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测，读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。 本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络，
RNN 面临的较大问题是无法解决长跨度依赖问题，即后面节点相对于跨度很大的前面时间节点的信息感知能力太弱。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。
摘要 人工智能与深度学习已经成为一个众所周知的概念，然而如何将深度学习技术落地到具体的业务场景却是一个比较模糊的事情。在本次讲座中，我们将展示如何通过 Caicloud TensorFlow as a Service (TaaS) 公有云服务来实现循环神经网络，并将之运用于股票预测的全过程。 嘉宾演讲视频及PPT链接：http://suo.im/4bWxm5 2012年始深度学习长足发展 通过我们与客户的交流，大家其实已经对深度学习这个概念越来越关注了。同时也发现了一个比较困难的问题，就是怎样将深度学习落地
在本文开始前，作者并没有提倡LSTM是一种高度可靠的模型，它可以很好地利用股票数据中的内在模式，或者可以在没有任何人参与的情况下使用。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。但是，这个模型是否可以用于实际，有待用更多回测和实践去验证。
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。
击球手击出垒球，你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它，不断调整你的移动步伐，最终在观众的一片雷鸣声中抓到它。无论是在听完朋友的话语还是早餐时预测咖啡的味道，你时刻在做的事就是在预测未来。在本章中，我们将讨论循环神经网络 – 一类预测未来的网络（当然，是到目前为止）。它们可以分析时间序列数据，诸如股票价格，并告诉你什么时候买入和卖出。在自动驾驶系统中，他们可以预测行车轨迹，避免发生交通意外。更一般地说，它们可在任意长度的序列上工作，而不是截止目前我们讨论的只能在固定长度的输入上工作的网络。举个例子，它们可以把语句，文件，以及语音范本作为输入，使得它们在诸如自动翻译，语音到文本或者情感分析（例如，读取电影评论并提取评论者关于该电影的感觉）的自然语言处理系统中极为有用。
Stock Prediction Models - Gathers machine learning and deep learning models for Stock forecasting, included trading bots and simulations
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：
本文介绍了机器学习实战的相关内容，主要涵盖了搜狐图文匹配大赛的介绍、caffe、tensorflow、keras等框架的使用、anaconda和ipython环境的搭建、猫狗分类模型的解释、文本模型的介绍、word2vec、fasttext、glove模型的使用、新闻列表的tf-idf分析、facebook的prophet模型介绍、托管平台的容量预测和股票预测案例模型。此外，还介绍了阿里巴巴等公司的AI试点业务展望。
随着自动化软件、大数据等技术的成熟，越来越多的工业场合开始将人工智能和机器学习引入到工业控制中去，比如我们常见的软测量、MPC控制、APC控制系统、寿命预测、状态检测、设备运行状态检测等系统。本次探讨内容主要以笼统的理论和一个简单的案例为探讨方向。
时间序列预测主要是基于某一类变量的历史数据，预测该变量的未来取值。由于现代社会体系中加入了大量数据统计工具，数据生产的方式及来源无处不在。与此同时，数据本身的价值属性、普遍性也给时序预测带来广泛的应用空间。下文将主要介绍时序预测的基本概念、解决时序预测问题的几种方式和模型、时序预测与前沿技术结合的创新思路及成果等。
现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。与均值回归（OLS）不同，目标不是给定x的均值，而是给定x的一些分位数 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
当你在使用机器学习或数据分析的过程中，碰到了类似于ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.这样的错误信息时，一般是由于目标变量y的格式不正确引起的。在这篇文章中，我们将介绍这个错误的原因，并提供解决方法。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟学习本书后，您将准备好使用Python生态系统中的工具构建准确和有洞察力的预测模型。 从数据中的基于时间的模式构建预测模型。掌握统计模型，包括时间序列预测的新的深度学习方法。Python中的时间序列预测将教你从基于时间的数据构建强大的预测模型。你创建的每个模型都是相关的，有用的，并且很容易用Python实现。您将探索有趣的真实世界数据集，如谷歌的每日股票价格和美国的经济数据，快速从基础发展到使用深度学习工具(如TensorFlow)开发大规模模型。Python中的时
电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能，本文通过对数据的提取，帮助客户分别对不同客户端日，月，年的用电负荷情况进行分析，并通过模型对单户负荷情况进行预测。
金融市场的变动无常，投资者需要不断调整策略以适应新的市场条件。机器学习技术的兴起为金融预测提供了新的可能性，通过对历史数据的深入分析和模型的训练，我们能够更准确地预测未来的市场走势。在本文中，我们将深入探讨如何使用机器学习构建股票价格预测模型，为投资决策提供更可靠的参考。在这个项目中，我们将使用Python和一些流行的机器学习库，如Scikit-Learn和TensorFlow，来构建一个股票价格预测模型。
Sebastian Heinz. A simple deep learning model for stock price prediction using TensorFlow
给你讲个段子！真实的！ 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。 此时，大佬在阴笑，老总默不作声... 我：你为啥笑 大佬: 不work啊！ 我：为什么不work？！ 这时老总也在旁边强掩笑容,大佬终于忍不住说了，有两个原因，第一个是你如何保证你的因子有效？ 老总就补充到：对啊，你的模型很可能garbage in garbage o
📷 作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn ❝沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😜❞ 一、技术调研，很激动 二、风浪越大，鱼越贵 三、环境配置，搞起来 1. Python 环境 2. pip 指令安装 3. Tensorflow 四、跑个模型，验证下 ---- 最近 ChatGPT 很火，火到了各行各业。记得去年更多的还是码农最新体验后拿它搜代码，现在各行各业都进来体验，问它咋理财、怎么写报告和给小孩起名。😂 也因此让小傅哥在头条的一篇关于 ChatGPT 的文章都有了26
使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。
以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化。
神经网络在过去的几年中取得了惊人的进展，现在它们已经成为图像识别和自动翻译领域的领先技术。TensorFlow是Google发布的用于数值计算和神经网络的新框架。在这篇博文中，我们将演示如何使用TensorFlow和Spark一起来训练和应用深度学习模型。
循环神经网络的神经网络体系结构，它针对的不是自然语言数据，而是处理连续的时间数据，如股票市场价格。在本文结束之时，你将能够对时间序列数据中的模式进行建模，以对未来的值进行预测。 1.上下文信息 回到学校，我的一个期中考试仅由真的或假的问题组成时。假设一半的答案是“真的”，而另一半则是“假的”。我想出了大部分问题的答案，剩下的是靠随机猜测。我做了一件聪明的事情，也许你也可以尝试一下这个策略。在计数了我的“真”的答案之后，我意识到它与“假”这个答案不成比例。于是我的大部分猜测是“假”的，这样就可以平衡分配。
美国证券交易委员会（SEC）的文件长期以来一直被用作出投资决策的宝贵信息来源。一些论文和项目已经演示了如何使用自然语言处理技术从SEC文件和新闻中提取信息，以预测股票波动。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。
选自The Next Platform 机器之心编译 参与：微胖、黄小天、吴攀 对于工作，有一个合适的工具当然好；但是把一个工具应用于多个工作且效用更佳，这更好。这就是为什么通用的基于 X86 的计算接管数据中心的原因之一。通过受限范围或者只是把原来有的应用程序单独放在替换平台上，规模经济获得了出乎意料的效率。 十多年前，把计算任务从 CPU 卸载到 GPU 加速器的想法从学术界脱颖而出，并且相对更快的高性能计算社区和 GPU 制造商英伟达扩展了现有的 Fortran 和通常用于 CPU 并行超级计算机的
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。
如果图像分类和物体检测是明智的任务，那么用自然语言描述图像绝对是一项更具挑战性的任务，需要更多的智能-请片刻考虑一下每个人如何从新生儿成长（他们学会了识别物体并检测它们的位置）到三岁的孩子（他们学会讲述图片故事）。 用自然语言描述图像的任务的正式术语是图像标题。 与具有长期研究和发展历史的语音识别不同，图像字幕（具有完整的自然语言，而不仅仅是关键词输出）由于其复杂性和 2012 年的深度学习突破而仅经历了短暂而令人兴奋的研究历史。
【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值（VaR） R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
过去一个月里，我们对近 250 个机器学习开源项目进行了排名，并挑选出热度前 10 的项目。这份清单的平均 github star 数量高达 1345，涵盖了包括深度学习, Tensorflow, 图像分割, 漫画着色, 强化学习，Unity 等主题，希望你能从中找到一个你所感兴趣的项目深入探究。
【导读】过去一个月里，我们对近 250 个机器学习开源项目进行了排名，并挑选出热度前 10 的项目。这份清单的平均 github star 数量高达 1345，涵盖了包括深度学习, Tensorflow, 图像分割, 漫画着色, 强化学习，Unity 等主题，希望你能从中找到一个你所感兴趣的项目深入探究。
在处理时间序列项目时，数据科学家或 ML 工程师通常会使用特定的工具和库。或者他们使用一些众所周知的工具，而这些工具已被证明可以很好地适用与对应的时间序列项目。
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