股票买卖最佳时机leetcode 构建和调整 LSTM 以预测 SET50 中的股票价格 背景 了解未来总是更好，尤其是在股票交易中，因为我们可以很好地计划何时买入和何时卖出以获利。 当我在互联网上搜索时，我发现了一些使用深度学习算法（如长短期记忆（LSTM））来预测股票价格的例子。 但是，我还没有看到太多针对不同预测范围调整 LSTM 以获得最佳结果的示例和结果，以及当我们将模型与不同数量的股票一起使用时模型的准确性。 关于这个项目的博客文章如下： 目标 使用 LSTM 构建股票预测器并调整所选股票的参数，以预测其未来 1、5 和 10 天的调整后收盘价。 我打算调整参数的方式是： 从所有参数的最小值开始，只允许调整一个参数。 循环构建、训练和验证参数的不同值以找到该参数的最佳值。 对所有参数执行此操作以查看哪个参数和哪个值给出的误差最低。 用值更新特定参数，而其他参数仍然是最低的。 重复所有步骤，直到误差不降低，这将是最佳参数值的集合。 使用从前面主题中找到的一组参数来构建模型，对另一组股票进行预测，并测量模型可以以可接受的错误率预测的股票数量。 构建用户友好的脚本，用户能够： 提

使用机器学习工具预测股价的定向运动已经吸引了大量研究。 定向预测模型中两个最常见的输入特征是股票价格和回报。 前者和后者变量之间的选择通常是主观的。 在本研究中，我们比较了股票价格和回报作为方向预测模型中输入特征的有效性。 我们使用十家美国大盘股公司的 10 年历史数据对两个输入特征进行了广泛的比较。 我们采用四种流行的分类算法作为我们研究中使用的预测模型的基础。 结果表明，股票价格是比回报更有效的独立输入特征。 当我们向输入特征集添加技术指标时，股票价格和回报的有效性相等。 我们得出结论，在预测价格变动方向时，价格通常是比返回值更有效的输入特征。 我们的结果应该有助于对将机器学习模型应用于股票价格预测感兴趣的研究人员和从业者。

一款极简式的PC桌面股市盯盘软件，特别适合上班族、学生族等希望上班、上课期间也能随时关注股票价格，但是不方便全屏显示股票信息，以免被同事或同学看到产生不良影响的人群。

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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

一种通用功能，可根据ERS 1996执行ADF GLS测试。脚本中包含对该方法的全面描述。 还支持标准ADF和OLS去趋势化变体。

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