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详情介绍：https://blog.csdn.net/s1t16/article/details/128898122 为对股票价格的涨跌幅度进行预测，本文使用了基于长短期记忆网络(LSTM)的方法。根据股票涨跌幅问题， 通过对股票信息作多值量化分类，将股票预测转化成一个多维函数拟合问题。将股票的历史基本交易信息作为特征输入，利用神经网络对其训练，最后对股票的涨跌幅度做分类预测。

Python基于LSTM模型实现预测股市源代码+模型+数据集

三、Aroon指标的基本用法 当 AroonUp 指标向下跌破50 时，表示向上的趋势正在失去动力； 当 AroonDown 指标向下跌破50时，表示向下的趋势正在失去动力；如果两个 指标都在低位，表示股价没有明确的趋势；如果指标在70 以上，表示趋势十分 强烈；如果在30 以下，表明相反的趋势正在酝酿。通常来说， AroonOsc 在0 附近时，是典型的无趋势特征，股票处于盘整阶段。 参考研报《技术指标系列（三）——加入“二次确认”的AROON 阿隆优化指 标》中的方法，我们买入 AroonOsc > 50 的股票。 4.4 阿隆指标 • 技术指标阿隆（ Aroon ）全解析 497