买或卖 Flask Web App-ML股票价格预测

基于时间序列的股票价格预测及实证分析，刘倩，王晓天，本文对股票市场及股票预测机理与方法都做了有益的探索。在实证分析中，我们选取了白云机场近半年的股票价格作为样本，并且应用SAS

stockDL：用于股票价格预测和计算的深度学习库 复制粘贴不是您应该共享代码的方式。 特征 基于2种传统股票市场算法[买入，持有和移动平均]和2种深度学习算法[LSTM网络和Conv1D + LSTM网络]的单一股票交易和价格比较 以JSON格式返回结果，包括总总收益，年总收益，总净收益和年净收益。 此JSON结果可用于基于Web的价格预测。 考虑到印度的经纪人佣金和资本利得税[可以修改] 每次运行库时都进行动态模型训练，从而使模型不受上帝行为，大流行，突然亏损，股价上涨引起的异常股票市场变化的影响。 Yahoo Finance API的最新财务数据收集（从股票开始日期到当前数据）。 与Flask或另一个python后端轻松进行后端集成，以进行Web部署。 在带有4992 NVIDIA CUDA和24 GB VRAM的Tesla K80 GPU上，结果处理时间不到90秒。 比其

目录减少数据在内存中占用的空间线性回归 & 五折交叉验证 & 模拟真实业务情况简单建模五折交叉验证事实上,五折交叉验证在某些与时间相关的数据集上反而反映了不真实的情况绘制学习率曲线与验证曲线嵌入式特征选择 – 大部分情况下都是用嵌入式做特征选择# 我们看下三种模型的效果对比:线性回归; 加入了L1的Lasso回归; 加入了L2的岭回归 减少数据在内存中占用的空间 def reduce_mem_usage(df): """ iterate through all the columns of a dataframe and modify the data type to

加州房屋价格预测 机器学习算法非常强大，可以根据历史数据预测房价。 考虑到这些地区的许多特征，问题陈述是要预测加利福尼亚地区的房屋中位价。 StatLib存储库中的“加利福尼亚住房价格”数据集。 此数据集基于1990年加利福尼亚人口普查的数据。

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Price-prediction-and-recommendation-of-second-hand-housing-in-Shanghai Price prediction and recommendation of second-hand housing in Shanghai（上海地区二手房价格预测及推荐） 先上系统运行的截图： 1、本系统为本人读研数据课课程project。 2、本系统主要功能：爬取链家上海地区二手房信息，使用postgresql的机器学习库MADlib，采用KNN算法对用户输入的需求信息预测房价及推荐五个相似房源。 3、开发环境：centos7 64位、PostgreSQL9.5、MadLib1.13、pgAdmin4.2、Python2.7（web部分）、python3.6（数据爬取及处理部分） 本系统web显示界面在好友蒋雯协助下完成，其他工作由我完成。 da

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股票价格预测 Udacity-机器学习纳米学位课程：Project-6（Capstone项目） 项目概况 这是Udacity-机器学习纳米学位计划中列出的一系列项目中的第六个也是最后一个顶点项目。 投资公司，对冲基金甚至个人一直在使用财务模型来更好地了解市场行为并进行有利可图的投资和交易。 历史股价和公司绩效数据的形式提供了大量信息，适用于机器学习算法进行处理。 我们真的可以通过机器学习预测股价吗？ 投资者通过分析数据做出有根据的猜测。 他们将阅读新闻，研究公司的历史，行业趋势以及做出预测的其他许多数据点。 流行的理论是，股票价格是完全随机且不可预测的，但这提出了一个问题，为什么摩根士丹利和花旗集团这样的顶级公司会聘请定量分析师来建立预测模型。 我们的想法是，交易大厅里充斥着肾上腺素的男人，他们之间的联系松散，向电话里喊着什么，但如今，他们更有可能看到成排的机器学习专家静静地坐在电脑屏幕前。 实际上，现在华尔街上约70％的订单都是通过软件下达的，我们现在处在算法时代。 该项目利用深度学习模型，长期记忆（LSTM）神经网络算法来预测股票价格。 对于具有时间范围的数据，递归神经网络（