matlab预测股票价格走势 基于数字数据的股市预测研究使用股市中某一时间尺度上的数字数据，例如天空指数价格和股价成交量数据，来预测同一尺度上的特定股票或股市中的其他投资。预测标的的未来价格。根据研究的重点，这些研究可以分为数值数据股票市场预测特征研究和数值数据股票预测模型研究。为了构建我们的模型，除了传统的ARIMA模型之外，本文还将使用LSTM模型。本文中的模型使用70%的数据进行训练，其余30%的数据用于测试。对于训练，我们使用均方根误差和Adam算法来优化模型。本文将使用Stata12计算ARIMA和GARCH模型，并使用Matlab进行训练。

一种基于Python和BP神经网络的股票预测方法

基于SVM的股票预测 Python

Elman网络预测上证股市开盘价，Elman网络对历史有个短暂记忆，可以较好的处理股市的预测问题。里面附录了一段数据。

利于理解并实际运用蒙特卡洛的例子，该例子为股票预测实例和绵羊与汽车

pytorch利用LSTM实现对股票进行多变量多步预测

CSDN 博客热门文章 用深度学习算法预测未来股票走势 的 PDF 文件版本，进行了优化调整，更清晰。可以帮助学习人工智能/机器学习的同学了解怎样在股票市场发挥预测作用，代码可以完美运行。

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随着我国经济制度和保障体制的不断完善，股票市场变得越来越热门，每年投资者的数量都在不断增加，所以如何有效地对股票价格进行预测成为研究领域的一个热门。 本文基于长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）神经网络模型，建立股价预测模型。训练数据选取了贵州茅台股票数据，然后选取其开盘价、收盘价、最高价和最低价作为四个输入特征进行训练。在优化算法方面，本文选择了很适用于LSTM模型的Adam（Adaptive moment estimation）算法。在模型结构方面，本文通过不断地修改学习率和训练轮数，调整模型的精确度。特别地，为获得更好的预测结果，本文对上述模型进行了改进，将三层神经网络改进为四层神经网络，实现新模型的均方误差（MSE，Mean Square Error）相比旧模型同输入特征的MSE下降了约47%。 从实验结果来看，在预测短期内的股价时，本模型的效果较好；在预测长期内的股价时，预测值和实际值有一定的差距，但是预测值的趋势和实际值的趋势大体一致，所以该模型在股价预测上有一定的实用价值。

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