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Jagx股票预测CNN

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1:前言. 利用CNN、LSTM 和Conv1D+LSTM 分别对同一数据集进行预测分析,并用训练集和测试集比较结果; time_steps 设置为6,经过数据预处理和数据切分处理后,输入特征为4维,利用每个sample中的前5行数据预测第6个数据中的最后一个特征数值,属于多变量预测 RNN的序列和CNN的空间,是有区分的. 序列问题,强调的是先后顺序,这也引申出上下文的概念,一个翻译问题,这个词的含义可能和前后的单词形成的这个组合有联系(Skip-gram),也可能是它之前的所有单词都有联系(Attention),并且,借助RNN的state这样的记忆单元,使得一个序列位置的输出在数学上 图片均来自百度网络搜集oLeNet,这是最早用于数字识别的CNNoAlexNet,2012ILSVRC比赛远超第2名的CNN,比LeNet更深,用多层小卷积层叠加替换单大卷积层。oZFNet,2013ILSVRC比赛冠军oGoogLeNet,2014ILSVRC比赛冠军 时间卷积网络的含义,顾名思义就是将CNN方法用于时间序列中,主要是dilated-convolution and causal-convolution; prophet预测原理,各参数对模型拟合效果、泛化效果的影响; TPA侧重选择关键变量; 2018.11.26更新,添加第二点特征工程的kaggle第5名方案解题思路,补充acf和pacf阶

前言 我们希望找出跟随价格上涨的模式。通过每日收盘价,MA,KD,RSI,yearAvgPrice 本次推文研究只是展示深入学习的一个例子。 结果估计不是很好。

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