序列预测问题，cnn、rnn各有什么优势？ 窗口和序列问题相同之处在于同样考虑前后，但rnn没有也不会考虑到空间上下问题。类似股票的价格，也不会在同一个x上出现多个y（价格），整个空间只有一条线，这样的数据密度本身也是不适合用cnn的 （我的思路：1.通过n天的股票数据，预测n+1天的股票涨幅；2.不是每一个n天的股票数据，对n+1天的数据有很好的预测效果，所以我们需要关心的是：有很强“表现力”的n天数据，即连续涨停、连续涨幅超过5%等等；3.n天数据没有太明显表现特征，那对有明显表现 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 提供应用光电(aaoi)股票的行情走势、五档盘口、逐笔交易等实时行情数据，及应用光电(aaoi)的资讯、公司公告、研究报告、行业研报、f10资料、行业资讯、资金流分析、阶段涨幅、所属板块、财务指标、机构观点、行业排名、估值水平、股吧互动等与应用光电(aaoi)有关的信息和服务。 股票走势预测. cnn. 交通标志的图像由4 5×5卷积内核过滤，创建4个特征图，这些特征图通过最大池合并采样。 下一层对这些子采样图像应用10 5×5卷积核，并再次汇集特征图。 最终层是完全连接的层，其中所有生成的特征被组合并在分类器中使用（基本上是逻辑 短期股票预测教程，在这篇博文中，你将会看到使用卷积神经网络进行股票市场预测的一个应用案例，主要是使用CNN将股票价格与情感分析结合，来进行股票市场预测，CNN网络通过TensorFlow实现。
详细说明：这个是一个神经网络预测股票的程序，总而言之，给力，准，能够很好的拟合规律曲线-this is a great progamme very beautiful useful good 文件列表 (点击判断是否您需要的文件，如果是垃圾请在下面评价投诉):
基于Keras的LSTM多变量时间序列预测-云栖社区-阿里云 神经网络预测股票市场 【方向】 2018-10-13 21:25:38 浏览4497 独家 | 教你使用简单神经网络和LSTM进行时间序列预测（附代码） 自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门 | 机器之心 自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S＆P 500 数据，该数据集包含 S＆P 500 的指数和股价信息。 有了这些数据，他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。 AI爱炒股之一，卷积神经网络预测股价 人工智能就其本质而言，是 … 人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟.人工智能已经成功应用在指纹识别，人脸识别，语音识别，图像识别等很多领域，并取得巨大成功。今年阿尔法狗在围棋上战胜职业九段选手李世石，再次将人工智能推向一个新高度。最近斯坦福大学计算机系的Ashwin Siripurapu发表了一篇文章
``` import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib as mpl import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt HIDDEN_SIZE =128 NUM_LAYERS=2 TIMESTEPS=10 TRAINING_STEPS=10000 BATCH_SIZE=60 def generate_data(seq): x=[] y=[] for i
使用CNN（LSTM架构）进行序列预测基于TensorFlow 2017-04-30 14:57 来源: 量化投资与 根据先前的观察预测一系列实数。 传统的神经网络架构不能做到这一点，这就是为什么要复制神经网络来解决这个问题，因为它们允许存储以前的信息来预测将来的事件。 在调用API之前，你需要理解的LSTM工作原理 | 机器之心
The 8 analysts offering 12-month price forecasts for Applied Optoelectronics Inc have a median target of 10.00, with a high estimate of 12.00 and a low estimate
使用CNN（LSTM架构）进行序列预测基于TensorFlow
虽然作者并没有得到一个好的结果，但这并不代表ai在股票预测方面是行不通的。只能说，路还很长。作者的思路还是比较新颖的，将图片识别与股票预测相结合，随着技术的积累与进步，不久的将来，很可能实现出直接看k线图炒股的机器人。
交易总量是指当天买卖的股票数量，而营业额(Lacs)是指某一特定公司在某一特定日期的营业额。 损益的计算通常由股票当日的收盘价决定，因此我们将收盘价作为预测目标。 2. 模型结构. 预测Stock Trend的模型结构就是LSTM多输入单输出的网络结构。 LightGBM和XGBoost实现时间序列预测(2019-04-02) LightGBM是最近最常见的一类算法，在kaggle比赛中经常被用来做预测和回归，由于性能比较好有着“倚天剑”的称号，而XGBoost则被称为屠龙刀。 The 8 analysts offering 12-month price forecasts for Applied Optoelectronics Inc have a median target of 10.00, with a high estimate of 12.00 and a low estimate