递归神经网络预测Google股票价格 我试图使用LSTM预测Google股票价格 长短期记忆（LSTM）单元（或块）是递归神经网络（RNN）层的构建单元。 由LSTM单元组成的RNN通常称为LSTM网络。 常见的LSTM单元由单元，输入门，输出门和忘记门组成。 该单元负责在任意时间间隔内“记住”值。 因此，LSTM中的“内存”一词。 就像多层（或前馈）神经网络中一样，这三个门中的每一个都可以被认为是“常规”人工神经元：也就是说，它们计算加权和的激活（使用激活函数）。 从直觉上讲，它们可以看作是通过LSTM连接的值流的调节器。 因此表示“门”。 这些门与单元之间存在连接。 更好的预测模型的结果是：

价格理论的应用 市场 决策 信息 很喜欢这本书. 让我理解了很多价格方面的东西

NFT价格 用于查询来自不同NFT市场（例如OpenSea）的价格的脚本。 价格以JSON格式发布，由NFT-Tools项目使用。

TradingView图表数据提取器 影片教学 如何进行屏幕录制： ： 上面教程中的结果文件： : 发布图表之前，请确保缩放/平移，以便在TradingView上可以看到所需的最早日期。 指标太多或时间分辨率太低都会增加数据点，并可能使空闲服务器超载。 为避免这种情况，请在本地计算机上托管/运行脚本，或者使用较少的指示符多次抓取脚本，然后手动组合CSV。 用法 只需将在TradingView上发布的图表/想法的URL添加到下面的链接。 这不是证券图表的URL，而是用户发布的图表的URL： : url 即对于此图表： : 您将使用： : : 安装 pip3 ins

这本手册对MapBasic 编程语言中的每个语句和函数都进行了详细说明, 要学习MapBasic 语言编程的基本概念或者要学习开发环境的应用,请参考《用户手册》.

基于价格交叉移动平均线指标并由ADX确认的交易信号 被考虑. 基于该策略的EA交易的代码可以被MQL5向导自动生成

介绍 此回购包含用于业务洞察和价格预测的代码 团队： 奇特拉·莎拉珊德拉（Chitra Sharathchandra） 丹麦清酒 道格拉斯·皮萨克（Douglas Pizac） 加比·韦格拉斯（Gabi Hueglas）

数学建模论文之酒店的价格预测，价格预测。 仅供参考。 希望大家能够用的上。

论文研究-基于时空模型的区域房地产价格扩散效应研究.pdf,  文章通过研究区域房价的扩散效应来把握我国区域房地产市场的波动规律.采用价格扩散模型及时空脉冲响应函数对全国30个省市自治区2001M1-2014M12的房价进行实证，重点考察了北京、上海、海南和浙江四个主导区域房价变动对所有区域房价的影响，结果表明：1）北京房价变动的影响，主要是向华北、西南和西北地区扩散；上海房价变动的影响，主要是向华东、西南、华北和华中地区扩散；海南房价变动的影响范围较小，主要是向华东地区扩散；浙江房价变动的影响，主要是向华东、西南、西北地区扩散.2）目前对区域房价的直接调控可能比通过别的区域房价来影响的间接调控更有效；即使海南区域房地产泡沫破灭，短期内也不一定能引发全国性的房地产市场危机.3）在调控方面，对北京的房价调控应是持续性的，对上海、海南的房价调控可以是阶段性的，而对浙江房价的调控应该谨慎.

本文采用时间序列分析，地理信息，聚类分析，因果关系检验等技术手段对近十年来中国大陆的房价进行了分析。 在比较各省与邻近省之间的房价后，Kmeans集群将连续分布在地图上； 时间序列上的最高价区域和最低价区域也在地图上连续分布； 基于时间序列的因果关系检验发现，六个省的房价增长率受周围省份的影响，而一个省的房价增长率则影响了邻近省份的房价增长率。