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库存分析 项目概况 目的 该项目是对具有宏功能的Excel文档中的大量股票数据的详细分析，该文档将信息汇总为单个报价量和价格变动，并使用条件格式对价格变动进行可视化解释。 结果 2017年与2018年股票表现之间的比较 从2017年和2018年股票表现的整体比较来看，我们可以注意到2017年大多数股票为绿色，其报价价格为正涨幅，而大多数股票为红色或负数为218点。 在2017年，交易最多的股票是SPWR，在DQ最少的股票是2018年的ENPH和AY。 经过进一步分析，多年来最成功的股票是ENPH，它们在2017年增长了129.5％，在2018年增长了81.9％。在这两年中唯一表现出正增长的其他股票是RUN，其增长最小。 2017年为5.5％，2018年的增幅更大，为84％。这两个年度中唯一出现负跌幅的股票是TERP。 通过这种比较，我们可以放心地假设ENPH将是最好的投资股票，而TERP

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用于股票预测的深度学习和机器学习 描述：这是用于学习，研究，研究和分析深度学习（DL）和机器学习（ML）中的股票。 使用不同类型的算法通过机器学习或深度学习预测股票。 对股票数据进行试验，以查看其工作原理，工作原理或为什么不这样工作。 在机器学习或深度学习中使用不同类型的库存策略。 在机器学习或深度学习中使用技术分析或基础分析来预测未来股价。 此外，可以长期或短期地预测库存。 机器学习是人工智能的一个子集，它涉及算法的创建，这些算法可以自动更改，而无需人工干预，从而通过结构化数据输入自身来产生输出。 另一方面，深度学习是机器学习的一个子集，其中创建了算法，但是深度学习就像机器学习一样，许多不

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