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

股票价格预测，代码简单，方便使用，matlab版，欢迎大家下载

基于python语言，tensorflow框架，通过rnn循环神经网络实现对茅台酒开盘价的预测

python LSTM进行时间序列预测，股票每日的数据

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。

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。

采用隐马尔可夫模型对股票市场走势进行预测-Stock Market Forecasting Using Hidden Markov Model

matlab股票预测代码股市预测 使用人工神经网络分析和预测股市 ＃描述 Code 文件夹包含 3 个文件，CHO（包含用于训练神经网络的股票市场数据的数据文件），MATLAB_CODE（.m 文件，这是要在 MATLAB 环境中执行的实际 MATLAB 代码），errperf （删除一些错误的 .m 文件）。所有这些文件都需要存在于同一个文件夹中，一旦 MATLAB_CODE.m 文件被执行，需要选择“添加到路径”，神经网络训练工具打开并epochs(training) 需要一些时间才能完成。因此可以使用 nntrain 工具箱查看结果图。