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

股票的价格向买家和卖家表明其当前价值。世界各地的交易者将大部分时间花在查看不同的折线图、条形图、点图、图形和烛台图上，以分析并做出买入或卖出特定股票的决策。然而，朝九晚五或十二点到十二点工作的人（在家工作的人）通常没有时间继续查看这些仪表板。在许多贸易公司购买高级会员资格是一种在股价跌至阈值以下时收到通知的方法，但这需要花费大量资金。我将向您展示使用 Python 的一种更简单、更容易且更便宜的方法（成本 0 美元）。 此自动化脚本可帮助您跟踪股票价格，并在价格跌至特定阈值百分比时收到通知。

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去年，面板厂商在亏损压力之下，被迫通过关厂、降产的方式改善供需环境，从2019年Q4开始电视液晶面板价格触底反弹。可以说这是面板厂商的一次自救行为。

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游资与大宗农产品价格波动之间关系的实证分析 --以食糖和棉花为例，周四清，张宏羽，2010年，我国大宗农产品价格轮番持续上涨，且上涨幅度较大。除了劳动力成本大幅上升、临时性因素导致供给减少以及国际大宗农产品�

基于Bluenext和欧洲气候交易所（ECX）的交易数据，本文通过最大熵谱和小波方差分析了欧盟碳排放权的周期性价格波动。 结果表明：1）欧盟碳交易市场存在明显的周期性价格波动，最长周期为33个月，最短为5.7； 2）对影响碳排放权价格周期性波动的因素的研究表明，电价（POWER）对碳排放权价格的影响最大，其次是煤炭价格（COAL）。 电力每变化1％，碳排放权价格就向同一方向变化10.95％。 煤的每变化1％，碳排放价格就会反过来变化9.28％； 3）基于方差分解的研究表明，电价对碳排放价格变化的贡献最大，在30天的滞后周期中，方差贡献率为13％。