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下载次数: 0
上传时间: 2021-02-11
详细说明：库存CHMM
该项目使用连续的隐马尔可夫模型来预测股票价格。 它具有两个主要功能：历史范围比较和预测明天的股价。
这个怎么运作
隐马尔可夫模型是一种模型，它假定观察到的序列受有限数量的“隐藏”状态控制。 假定当前状态会产生输出，并影响下一个隐藏状态。 它具有三个参数：
初始分布：每个状态成为初始状态的概率
过渡概率：从一种状态过渡到另一种状态的概率
观察分布：在给定隐藏状态的情况下观察输出的概率
在具有连续输出的情况下（例如在本项目中），使用统计分布（例如高斯混合模型）（我们在本项目中使用的模型）对观察分布进行建模。 给定一个观察到的序列，该模型使用EM算法更新和改进其参数。
我们所做的改进：
该模型在滑动窗口上训练，因此最新数据最有影响力。
该模型对最新数据的权重更大，因此该模型可以更快地适应股票价格的快速变化
历史趋势预测
要运行历史趋势预测，请使用python3运行hist
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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