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使用带有LSTM的DRL进行库存预测 该项目专注于股票预测，我们的目标是使用带有DSTM的DRL来实现一个交易框架。

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使用方差-协方差、历史和蒙特卡罗方法计算投资组合股票的风险价值。 您可以根据需要扩大投资组合，包括风险因素（股票指数、货币等）

假设我们现在有策略A，在股票a的历史数据上进行回测后，发现能够取得稳定收益。但是我们有很长时间要等待股票a达到买入条件后，才能进行买入。这是对时间成本的严重浪费。 策略A可以在股票a上获得良好的收益，但是可能无法在股票b，c……上取得良好表现。 我们可以尝试做这样的改进：在股票a，b，c……的历史数据上分别进行策略回测，找到一个能够稳定收益策略B，来避免时间成本浪费的问题。但是这样仍然存在问题，在等待股票a出现买点的时候，股票b，c……的买点可能也没有出现。因此对所有股票依次做单独的策略回测，不足以验证策略的优劣。 鉴于以上问题，我们在验证策略时，需要对多只甚至全部的股票同时进行回测。本文基于

股票买卖最佳时机leetcode 配对交易模拟研究 介绍 该项目的问题是查看配对交易的准确性。 它如何使用配对交易的方法带来利润。 通过使用配对交易方法，使用福特和通用汽车调整后收盘价比率，4 年数据图末尾的总利润表明该方法适用于这两种不同的股票。 这两只股票的利润是正的，这种方法似乎是有道理的。 尝试使用不同数量的 k 的利润结果，这决定了在某个时刻是卖出还是买入股票，确定 k 中哪一个的利润最大。 背景 配对交易基本上是使用两种不同的股票进行买卖。 当这两只股票的比率达到比率平均值 + K * SD 时，卖出分子股票（价格将高于买入时的价格）并买入分母股票（价格较低）。 当它超过该比率的平均值时，买入和卖出股票，因为它表明我们买入（拥有）的股票价格上涨，而我们卖出的股票价格下跌。 随着这些步骤的继续，利润将会增加。 实证研究 在 Ford vs GM 中，当 k = 1 时，图中有 18 个开口和 18 个关闭。 每对开平都会带来利润。 随着更多这些货币对加起来总利润，随着时间的推移，会有更多的利润。 这两只是2011年到2014年的真实股票，但是通过这种配对交易方式，已经获利了。

基于灰色系统理论的股票预测模型，庄浩，，股价涨落是一个典型的灰色系统，本文利用灰色系统理论的GM(1,1)模型建立了股价的预测模型，通过实例验证模型有很好的精确度。

matlab股票预测代码人工智能 有3个与AI相关的实验室 1：TellingShape.java。 在面板2上检测到使用绘制的是java代码：recognize.m。 这是学习人脸的Matlab代码。 它将下载包含不同人脸的图片，然后尝试学习不同人的脸 3: stock.m 这是从 .txt 文件中获取普通公司股票价格的脚本（这意味着它将删除未出现在另一个 .txt 文件中的公司信息）。 并在列表中收集信息以供以后预测。 此文件中没有预测方法。

股票hmm代码matlab HMM-BOLL_Predict_Stock_CSI300 这是在MATLAB中分别使用HMM和布林带预测CSI300的简单代码。