这是我们最近研究学的论文 结合bp网络预测股票 学以致用的目的

2月22日打卡学习记录 一开始把Aliyun和Docker账号搞混了，出了很多模型奇妙的bug最后还是好不容易在最后关头跑通了。。太难了我的天。 通过pycharm终端构建图像 将图像推送到我的注册表 成功记录得分：-16 2月26日打卡学习记录 因为数据很多，所以我们使用tsfresh来生成功能，只是一个自动的功能工程，然后套入了模型。 后续思路是使用transformer来进行预测。

本文是知网上的一篇文章，文中主要采用了径向基函数神经网络模型。应用所介绍的神经网络模型，并用股票交易所的数据对其进行了模拟检验，结果表明这个系统是有一定的实用价值的。

神经网络预测：股票预测数据集

通过情感转移学习进行股票预测

matlab股票预测代码股市预测 团队成员： 希瓦·瓦姆西·古迪瓦达 文卡塔·普拉尼斯·巴维里塞蒂 阿努杰·贾恩 帕万·西瓦·库马尔·阿马拉帕利 描述： 在这个项目中，我们设计了一个机器学习模型，该模型将根据当前数据预测股票的未来价值。 在这里，我们使用了 6 个月（2011 年 1 月至 6 月）每周的股票数据（750 个实例）。这些数据用于测试和训练我们的算法。 我们预测了接下来一周的开盘价。 我们使用不同的算法和技术实现了这个模型。 我们分析了结果并确定了性能最佳的算法。 安装 克隆存储库并使用 MATLAB/Octavia 运行代码。 代码 StockPrediction.m 执行预测。 以下脚本用于支持代码。 assignNumbersToSymbols.m 正态方程 计算成本.m 梯度下降B.m 计算成本B.m rootMeanSquareError.m 支持向量机 跑步 将道琼斯指数数据集放在与源代码相同的文件夹中。 使用 StockPrediction.m 文件在 MATLAB 中运行代码。 数据集 道琼斯工业平均指数 (DJIA) 是由华尔街日报编辑查尔斯道（道琼斯公

一层双向lstm，，用平安银行做的股票预测。注：以20天的数据为一组，预测第21天的股票值，反向计算中只用到了第20天的隐藏层输出，其他的并未用到，体现不出双向lstm的结构性能。所以弃用，换用情感分析数据集从新做。

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卷积神经网络之Lenet5股票预测数据集 股票市场具有高收益与高风险并存的特性，预测股市走势一直被普通股民和投资机构所关注。股票市场是一个很复杂的动态系统，受多方面因素的影响。本案例获取了2018年沪市A股的6000多条数据进行建模分析，股票数据中，包括股市开盘价、最高价、最低价、收盘价以及成交量等股票历史数据，其中开盘价（open）、最高价（high）和最低价（low）是股民最为关注的3大属性，最后一列label表示窗口内股票的走势，上升编码为1下降编码为0。基本思想是从时间序列角度用过去的数据预测未来的走势，用每只股票过去的开盘价，收盘价和最高价进行预测。

使用机器学习预测股票表现 抽象的 在这个项目中，我将使用机器学习模型来预测我感兴趣的股票价格。该模型旨在预测第二天股票价格将上涨还是下跌，以及趋势并预测未来价格基于历史数据。 同时，在分析的基础上判断股票的风险特征和获利能力，并据此制定相应的交易策略。 介绍 长期以来，预测股价趋势和破译混乱的市场数据一直是投资者和研究人员感兴趣的话题。 预测股票市场将如何变化，历史上也是最困难的事情之一。 在已采用的流行方法中，机器学习技术非常流行，因为它可以从捕获基本股价动态的大量数据中识别出股票趋势。 在这个项目中，我将监督学习方法应用于股价趋势预测。 根据市场效率理论，美国股票市场是半强效率市场，这意味着所有公共信息都会计算股票的当前价格。 这意味着基础分析和技术分析均可用于获得更好的短期回报（一天或一周）。 我想建立一个模型来预测第二天股价上涨或下跌的可能性。 实际上，在我的原始分析中，第二天的预