深度学习RNN实现股票预测实战（附数据、代码）

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深度学习RNN实现股票预测实战（附数据、代码）

背景知识最近再看一些量化交易相关的材料,偶然在网上看到了一个关于用RNN实现股票预测的文章,出于好奇心把文章中介绍的代码在本地跑了一遍,发现可以work.于是就花了两个晚上的时间学习了下代码,顺便把核心的内容翻译成中文分享给大家. 首先讲讲对于股票预测的理解,股票是一种可以轻易用数字表现律动的交易形式.因为大数定理的存在,定义了世间所有的行为都可以通过数字表示,并且存在一定的客观规律.股票也不例外,量化交易要做的就是通过数学模型发现股票的走势趋势.“趋势”要这样理解:对于股票的预测,不是说我知…

盘它！！一步到位，Tensorflow 2的实战！！LSTM下的股票预测（附详尽代码及数据集）

关键词:tensorflow2.LSTM.时间序列.股票预测 Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了,各种新API的确简单易用,除了官方文档以外能够找到的学习资料也很多,但是大都没有给出实战的部分找了好多量化分析中的博客和代码,发现在tensorflow方面大家都还是在用1.x的版本,始终没有找到关于2.x的代码,于是自己写了一段,与大家共勉. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd…

深度学习中正则化技术概述（附Python代码）

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 磐石介绍数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合.你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题–在训练数据上表现非同一般的好,却在测试集上表现很一般.或者是你曾在公开排行榜上名列前茅,却在最终的榜单排名中下降数百个名次这种情况.那这篇文章会很适合你. 去避免过拟合可以提高我们模型的性能. 在本文中,我们将解释过拟合的概念以及正则化如何帮助克服过拟合问题…

时间序列深度学习：seq2seq 模型预测太阳黑子

目录时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子学习路线商业中的时间序列深度学习商业中应用时间序列深度学习深度学习时间序列预测:使用 keras 预测太阳黑子递归神经网络设置.预处理与探索所用的包数据探索性数据分析回测:时间序列交叉验证 LSTM 模型数据准备用 recipe 做数据预处理调整数据形状构建 LSTM 模型在所有分割上回测模型时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子本文翻译自<Time Series Deep Learning,…

深度学习Anchor Boxes原理与实战技术

深度学习Anchor Boxes原理与实战技术目标检测算法通常对输入图像中的大量区域进行采样,判断这些区域是否包含感兴趣的目标,并调整这些区域的边缘,以便更准确地预测目标的地面真实边界框.不同的模型可能使用不同的区域采样方法.在这里,我们介绍一种这样的方法:它生成多个大小和纵横比不同的边框,同时以每个像素为中心.这些边界框称为锚框.我们将在下面几节中练习基于锚盒的对象检测. 首先,导入本文所需的包或模块.在这里,我们修改了NumPy的打印精度.因为打印张量实际上调用了NumPy的print函数…

蛋白质组DIA深度学习之谱图预测

目录 1. 简介 2. 近几年发表的主要工具 1.DeepRT 2.Prosit 3. DIANN 4.DeepDIA 1. 简介基于串联质谱的蛋白质组学大部分是依赖于数据库(database search)的bottom-up策略研究.也就是实际谱图和理论谱图进行匹配打分,从而实现肽段和蛋白的鉴定和定量.如果是DDA的数据,因为一张二级谱是一条肽段,直接将数据库理论酶切碎裂后的理论谱和实际谱图匹配即可.但如果是DIA的数据,因为二级谱是混合谱,即来源于很多肽段,而且碎片离子还会受到未碎裂的母…

基于深度学习的建筑能耗预测01——Anaconda3-4.4.0+Tensorflow1.7+Python3.6+Pycharm安装

基于深度学习的建筑能耗预测-2021WS-02W 一,安装python及其环境的设置 (写python代码前,在电脑上安装相关必备的软件的过程称为环境搭建) · 完全可以先安装anaconda(会自带Python),安装anaconda时选好版本即可,无需单独安装python · 打开官网:https://www.python.org/ 下载完毕,双击安装包,选择Customize installation,勾选Add Python 3.6 to PATH · 安装成功后,win+R 弹出运行命…