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上传时间: 2021-02-12
详细说明：介绍
在这份报告中，我将展示用于预测标准普尔500指数的方法。 开发一些方法来预测标准普尔500指数每天的收盘价变化幅度有多大，这将有助于我一窥未来的前景。 以及给我一点经验，并教给我预测股市的不同方面。 使用的编码语言是Python3，还有Numpy和Pandas用来处理csv文件。 TensorFlow还被用来创建神经网络模型来执行预测。 所有数据都是从Yahoo Finance检索的。
方法
一个长期的短期记忆（LSTM）神经网络用于预测标准普尔500指数每日收盘价变化的百分比。 LSTM神经网络是一种递归神经网络（RNN）。 随着时间的推移，在内存中维护信息时会使用RNN。 训练像股票市场这样具有长期依赖性的标准RNN可能很困难，因为预测股票市场需要长期观察趋势。 标准RNN不能很好地工作。 但是，由于LSTM内有一个存储单元可以长时间保持信息，因此LSTM可以记住股票市场的趋势。
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