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基于LSTM的股票预测tensorflows代码，通俗易懂，亲测有效

股票买卖最佳时机leetcode 项目前提 该项目探索了使用监督式机器学习模型以基本面和技术分析数据作为输入可以预测未来股票价格的程度。 该项目旨在确定哪种监督机器学习模型，从时间序列多线性回归 (TS-MLR)、循环神经网络 (RNN) 到长短期记忆 (LSTM)，可以以最低的根预测未来股票价格均方误差 (RMSE)。 在这样做的过程中，我们进行了降维和特征选择，深入了解了对预测未来股票价格特别重要的基本面和技术分析数据的类别。 这种洞察力可以整合到选股策略中，并为买卖股票的理想时机提供基准。 该项目将 LSTM 列为表现最佳的机器学习模型，预测未来一个月收盘价的平均 RMSE 为 8.03，预测未来六个月收盘价的平均 RMSE 为 13.45。 动机 投资股票市场往往是最不稳定的投资类型。 因此，我们的项目探索了最小化此类波动的方法之一——分析公司数据以发现股票价格变化的可能趋势。 在此过程中，我们的项目希望这些趋势能够帮助提高投资者的确定性。 理想情况下，最好（最小 RMSE）模型将允许投资者从投资中获利并“击败市场”。 我们项目的意义有两个方面。 首先，它提供了对影响股票价格的

arma模型matlab代码通过机器学习预测股票收益波动率 我的硕士论文使用的代码 该代码用于我的硕士论文。 它借助以下深度学习网络预测股票收益波动：MLP-多层感知器JORDAN-Jordan网络ELMAN-Elman网络LSTM-长期短期记忆 对于网络的实际实现，使用了两个统计软件：MATLAB和R-Studio。 由于R中不存在适用于GARCH-MIDAS的软件包，因此MATLAB仅用于估计GARCH-MIDAS模型。所有的ANN都是使用R Studio计算的。 每种ANN架构：MLP，Jordan，Jordan和LSTM都是借助不同的软件包来计算的。 MLP是使用R包“神经网络”估算的​​，RNN类型Elman和Jordan借助包“ RSNNS”计算，而LSTM带有包“ keras”。 实施过程分为三个阶段。 在第一阶段，对GARCH模型的一步一步预测进行了估算。 本文总共估计了六个GARCH模型。 其中三个用作ANN的输入，其他三个用作评估ANN模型的预测性能的基准。 所有GARCH模型都估计波动率要提前一个步骤，而不是提前多个步骤。 这是因为条件异方差模型的多步提前预测收敛

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库存指标 是一个生成技术指标的.NET库。 发送历史价格报价，并获取所需指标，例如移动平均线，相对强度指数，随机震荡指标，抛物线转向指标等。 它可以在任何使用标准OHLCV报价的股票，商品，外汇，加密货币等市场分析软件中使用。 最初创建此社区库时，我们会考虑私有交易算法，机器学习和制图系统。 探索更多信息： （股票图） 样品 用法示例 using Skender . Stock . Indicators ; [..] // prerequisite: get quote history from your own source // example: get 20-period sim

股票价格预测 目录 介绍 该项目是我对Udacity的数据科学家纳米学位计划的基本项目。 我们将实现两种机器学习算法（移动平均值和LSTM）来预测公司的未来股价。 然后，我们从这两种算法中选择最佳算法来开发自己的股价预测指标。 该项目包括Python脚本，交易者可以在其中输入历史股票价格数据以获得训练有素的LSTM模型。 然后，可以使用经过训练的模型来预测未来的股票价格。 该项目随附的博客文章 档案说明 股票价格预测.ipynb-用于股票价格预测的Jupyter笔记本。 train.py-借出历史股价数据并训练LSTM模型的Python脚本。 Forecastor.py-用于借出历史股价数据和将来预测股价的Python脚本。 文件夹：数据 排爆INTC.csv -历史股价数据从 。 文件夹：型号 model.pkl-腌制文件中经过训练的LSTM模型。 scaler.gz-保存在存档文

指标 用于预测未来价格的金融技术指标 SMA EMA 布林带 MACD OBV 市云 去做 相对强弱指数

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【用拓扑数据分析检测股市崩盘】《Detecting stock market crashes with topological data analysis》by Wallyson De Oliveira