沃伦-股票价格预测器 股市预测是试图确定公司股票或在交易所交易的其他金融工具的未来价值的行为。 成功预测股票的未来价格可能会产生可观的利润。 有效市场假说表明，股票价格反映了所有当前可用的信息，因此，任何不基于新发现信息的价格变化本质上都是不可预测的。 其他人则不同意，并且拥有这种观点的人拥有无数的方法和技术，据称它们可以获取未来的价格信息。 在这里，我们利用Facebook的时间序列预测算法Prophet，使用多变量，单步预测策略，实时预测美国公司的股票市场价格。 入门 从github下载或克隆项目 $ git clone https://github.com/nityansuman/wa

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一、ESG数据描述： 1. ESG表格数据变量包括股票代码、ESG综合评分、environment/socialty/government三项独立评分、公司简称、首次发行上市日期、注册资本、注册所在省份/地级市/县级市、行业代码/行业名称等信息； 2. 该数据集内含2011-2020年Bloomberg对A股部分上市公司的ESG评分，2011-2014间大概900家左右的公司有评分，2015-2020间大概增加到1200家公司。 3. 表内ESG评分在1-65区间，分数越大越好。 二、closePrice数据描述 1. ESG数据涉及股票1209支，所以调取了1209支股票2010·01·04至2022·06·30期间的收盘价； 2. 这些股票中有一部分上市晚于2010年，存在连续空置。

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股票预测 使用LSTM模型预测20只股票的调整后收盘价

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“分解还是不分解：股票价格预测的不同神经网络和GBM模型之间的比较。” 在这个项目中，有9个文件： LSTM.py具有该报告中提到的两种LSTM的代码。 TCN.py具有两个TCN的代码，但是它们具有相同的超参数。 GBM.py具有用于仿真价格几何布朗运动的代码。 stat_decompose.py将时间序列分解为三个部分：趋势，季节性和残差。 testing.py测试LSTM和TCN。 testing_GBM.py测试GBM模型。 testing_decomp3.py将八个分解模型的预测写到csv文件中。 RMSE_MAE_decompose.py从testing_decomp3生成的csv文件中收集预测，并将其与真实数据进行比较。 compare_results.py会打印出可预测某只股票以及平均RMSE和MAE的最佳模型。 报告摘要： 在这项工作中，考虑了18只

matlab股票预测代码股票市场分析 MATLAB 代码分析一家公司的股票价格并预测收盘价。 用于预测收盘价的算法有： (a) 卡尔曼滤波器 (b) 卡尔曼多元线性回归 用于分析股票趋势的算法 (c) 布林带 (d)。 Chaikin 振荡器输出 - 1. 图表显示股票收盘价的预测值和实际值以及布林带 2. Chaikin 振荡器图表 3. 卡尔曼和 MLR 滤波器的预测准确率 ----------- -------------------------------------------------- ---------------------- stock_analysis.zip 文件包含以下内容 - 1. 代码 (a)stock_analysis.m (b).kalman1.m (c) bollinger.m (d)multiple_linear_regress.market (e)。 chaikin.m (f).ma_filter.m 2. 数据 - 2 个 .mat 文件，包含股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量 (a) comp_1.mat 和 (b)comp_2.

指标以频率分布器形式显示开盘价和收盘价之间差异。

MI-LSTM:预测收盘价的深度学习项目