内容概要：详细演示了使用 Python 中的 LSTM 和 XGBoost 结合来创建股票价格预测模型的方法。该示例介绍了从数据提取到模型优化全过程的操作，并最终通过图形比较预测值和真实值，展示模型的有效性，有助于提高金融投资决策水平和风险管理能力。本项目的亮点之一就是它融合 LSTM 捕获时间关系的强大能力和 XGBoost 在复杂特征之间的建模优势。 适用人群：有Python编程经验的人士以及金融市场投资者和技术分析师。 使用场景及目标：应用于金融市场的投资策略规划，特别是针对需要长期监控、短期交易决策的股票，用于辅助进行市场走势判断和交易决策支持。 额外信息：此外还包括对未来工作的改进建议：加入更多金融技术指标的考量以及使用更高级机器学习模型的可能性。

该指标会提醒交易者价格达到了指定的水平。 这是一个无时间和账户限制的轻量级版本，更专业的交易大师在市场上有，可以自己下载，它可以跟踪价格以及其它指标。 指标是开发用于当您等待重要价格水平的突破时作为助手的，因为那可能要花费多个小时或者甚至好几天。使用这个指标，您不需要一直盯着您的终端了，这个指标可以使用选定的方法在水平突破或者指定时间达到来做提醒。 长时间盯盘会让很多交易者“眼花”，这会使他们错过对他们策略好的信号，还要在没有信号的时候一直找信号。 优点 工作于价格 容易安装和配置 水平可以使用鼠标在图表上拖曳 支持任何交易工具和时段 声音提醒 - 终端会发出声音引起交易者的注意 实用程序，您将不再需要坐在显示器附近很长时间。你可以放心地做你的家务，履行工作职责，花时间与你的家人。你的任务是简单地设置水平，并选择通知你，显示标准警报窗口和声音，并将图表绘制为红色。该实用程序的所有管理都是用用图表上的鼠标完成的。 注意事项 该EA不能在策略测试器中工作，只需租用程序一小段时间来检查它的运行。 启动程序前，要允许mt4或者mt5的DLL功能开启。 祝福语 祝你交易愉快。

数据集 2024年1月份居民消费价格主要数据

python 获取京东所有类别，并按照类别抓取该类别下所有商品的价格信息，商品名称以及评论个数，并将此信息按照类别存储到txt文档中。

外汇MT4指标，含多空附图，买卖点箭头，包含参数。 多头只做多，空头只做空；均线、CCI、ART、布林带综合指标，入场准确率80%以上。 曾经高价买的。

算法实验使用sklearn完成。 代码内容包括： 1.特征相关性热力图 2.特征筛选 3.使用： 'k近邻', '逻辑回归', '神经网络', '决策树', 'SVC', '集成学习随机森林', '集成学习adaboost', '梯度提升树', 'Xgboost' 共9类分类算法实验以及测试的结果。

5.9【阿里云天池】零基础入门数据价格：二手车交易价格预测 car-price-forecast-master

本文主要对LSTM模型结构改进及优化其参数, 使其预测股票涨跌走势准确率明显提高, 同时对美股周数据及日数据在LSTM神经网络预测效果展开研究. 一方面通过分析对比两者预测效果差别, 验证不同数据集对预测效果的影响; 另一方面为LSTM股票预测研究提供数据集的选择建议, 以提高股票预测准确率. 本研究通过改进后的LSTM神经网络模型使用多序列股票预测方法来进行股票价格的涨跌趋势预测. 实验结果证实, 与日数据相比, 周数据的预测效果表现更优, 其中日数据的平均准确率为52.8%, 而周数据的平均准确率为58%, 使用周数据训练LSTM模型, 股票预测准确率更高.

农产品价格明细数据集、训练集

python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系