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搜索资源列表

  1. capston_project:预测股价。 Udacity的机器学习纳米学位的最后一个项目-源码

  2. capston_project 预测股价。 Udacity的机器学习纳米学位的最后一个项目 必要软件包Python 3.x Pandas NumPy Keras TesnorFlow MatplotLib AlphaVantage Sklearn 1背景自从发明了股票市场以来，人们一直试图提出创造性的解决方案来“击败它”。 随着计算机的发明，人们试图利用其计算能力来尝试并利用股票市场。 数学的不同领域引起了定量分析的兴起，其中一些聪明的人创造了工具和理论来预测股票市场的行为以利于他们。 如今

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    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42126668

  1. Stock-Prediction-by-CNN-Study:该项目使用技术指标和CNN预测单个库存趋势-源码

  2. 基于CNN的股票预测研究 该项目正在使用技术指标和CNN来预测单个库存趋势。 该项目是对一篇论文的研究，该论文名为“深度卷积神经网络的算法金融交易：时间序列到图像转换方法” 我用三重屏障法做标签

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：193536
    • 提供者：weixin_42131276

  1. TWS-API-Historical-Data-Manager-源码

  2. 神经网络拟合过程的历史数据管理和配置 用于测试连接，保存和管理数据表的GUI TWS API，用于简单的请求和历史股票信息的管理· 关于该项目 给定历史市场数据的神经网络拟合。可以检查给定参数的输入和输出值。设置输入和输出后，您可以创建一个神经网络（请参阅 ） nftool v.1.0接收历史信息。命令（请参阅 ） d= history(ib,ibContract,startdate,enddate,ticktype,period,tradehours) 包括： 日期的数字表示 开盘价

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42102634

  1. Stock-Market_ai-源码

  2. 股票市场AI 这是我尝试创建可以做出股市决策的人工智能的尝试； 实际赚钱并不多，因为它只是在尝试不同类型的人工智能，所以乐在其中 数据 此文件夹包含此模型将用于训练的数据 尝试1 这是第一次尝试，使用递归神经网络预测下一个“重要事件”将是高峰还是谷底。 以此为基础，只要下一个“重大事件”达到顶峰，我们就可以买入，到谷底时才可以卖出。

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    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42131628

  1. LOB:中国市场限价订单基准数据集-源码

  2. 高球 中国市场限价订单基准数据集 FinAI实验室 香港高等研究院 目录 介绍 该存储库包含论文描述的和。 在建议的基准数据集上测试了五个基线模型，包括线性回归（LR），多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN），长期短期记忆（LSTM）和CNN-LSTM。 笔记 所有算法均基于深度学习框架。 我们的PyTorch版本是1.7.0。 如果您使用的是较低版本，请相应地修改代码。 抽象的 限价单（LOB）已生成“大财务数据”，供学术界和行业从业者进行分析和预测。 本文提供了一个中国股票市场的基

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：774144
    • 提供者：weixin_42143092

  1. Stock-price-prediction-源码

  2. 基于递归神经网络的苹果公司股价预测 使用LSTM递归神经网络对Apple Inc.进行OHLC的平均预测 资料集： 该数据集是从yahoo finace的网站以CSV格式获取的。 数据集包括2011年1月3日至2017年8月13日之间苹果公司股票的开盘价，最高价，最低价和收盘价，共有1664行。 价格指标： 股票交易商主要使用三个指标进行预测：OHLC平均值（开盘价，最高价，低价和收盘价的平均值），HLC平均值（高价，低价和收盘价的平均值）和收盘价。在此项目中，使用了OHLC平均值。 数据预

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：32768
    • 提供者：weixin_42122432

  1. WBS_InfoSystems:沃里克商学院-金融机器学习导论-源码

  2. 欢迎来到沃里克商业学院金融技术-机器学习驱动的定量投资Github存储库。 该存储库的独特之处在于它包含直接应用于广泛的全球股票投资的机器学习技术，模型和高级方法。 我们使用最强大的Python库来驱动用于股票选择和投资的机器学习方法。 随便是我们的底线，我们带您走上从格兰杰因果关系到使用ML工具包的过程，该工具包培养了最先进的XAI和多任务机器学习，从而使我们能够使用功能强大，因果关系可解释的机器学习投资系统。 （作者实际上是在做这些事情）。 我们通过加载涵盖新兴市场和发达市场的数千种全球股

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：47185920
    • 提供者：weixin_42119866

  1. StockPredict:使用streamlit进行股票预测的Web应用程序-源码

  2. 使用部署在Heroku上的LSTM神经网络应用程序进行库存预测的Web应用程序 部署的Web应用程序位于 该Web应用程序是使用以下库在Python中构建的： 流线型 大熊猫 麻木 scikit学习 阴谋地 来自* yfinance的数据

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：193536
    • 提供者：weixin_42131628

  1. deep-q-trading-agent-源码

  2. 深Q贸易代理 在这里，我们将演示论文的一种实现方法，即 Jeong等人的。 金融交易代理并不是什么新鲜事物。 先前创建自动交易系统的尝试使用统计指标（例如移动平均线）来确定如何随时采取行动。 但是，这些代理商大多数都专注于采取的行动，选择交易固定数量的股票。 对于现实世界的交易方案而言，这是不现实的。 本文解决了三个问题。 交易员在给定的一天应该执行什么交易动作，以及多少股票。 在“混乱的市场”中，贸易代理商采取什么行动策略。 缺乏用于深度学习的财务数据，这会导致过度拟合。 如果论文

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：304087040
    • 提供者：weixin_42157188

  1. stock-price-correlation-ARIMA-LSTM-源码

  2. 使用ARIMA-LSTM的股票价格相关性 马特奥·奥索里奥（Mateo Osorio） 达蒙·达米科（Damon D'Amico） 西北大学计算机科学系 抽象的 投资者已经发现，让计算机预测股票价格是有希望的，并且通常比让人们做出相同的预测更好的对冲金融赌注的方法。 计算机进行此预测的一种重要方式是通过计算股票之间的相互关系。 该项目是对找到这种相关性的一种方法的探索，其中一种使用了两种方法的组合：自回归综合移动平均值（ARIMA）和长短期记忆（LSTM）递归神经网络。 方法的组合可显着提高性

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    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42113794

  1. NemesLaszlo-源码

  2. 嘿 我是拉斯洛 嗨，我是Laszlo Nemes ，助教（EötvösLórándUniversity :man::laptop: ）和一名计算机科学专业的学生 :graduation_cap: 来自匈牙利。 在过去的两个夏天，我在evosoft匈牙利Kft实习。 :laptop: 我正在尝试学习许多新技术和模式，以在将来不断发展自己 :man::briefcase: 。 谈论个人资料： :man::laptop: 我目前是大学的助教。 我的上是使用各种情绪分析工具进行的股票市场分析，

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    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：697344
    • 提供者：weixin_42105570

  1. WebStockPredict:基于Web的股票预测系统-源码

  2. WebStock预测 此项目是基于django的Web应用程序。它能指定指定范围内公司（此处为10个）的历史股票数据与未来某段时间的预测数据以及该股票的一些评价指标。 的一种LSTM神经网络模型。 目录说明 display_img：保存演示图片 htmlcov：使用coverage.py集成测试，自动生成的文件夹 LSTMPredictStock：包含了有关模型的一切，包括训练数据及其获取代码，模型构造，训练的代码，训练好的模型以及关于该python包的配置文件config.json的信息 st

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：weixin_42168265

  1. covid-timeseries-model-源码

  2. 使用TensorFlow.js进行时间序列预测 从在线API提取股票价格并使用带有TensorFlow.js框架的长期短期记忆（LSTM）进行预测 如今，机器学习正变得越来越流行，全世界越来越多的人将其视为一个神奇的水晶球：预测未来何时以及将发生什么。 该实验使用人工神经网络揭示股票市场趋势，并证明时间序列预测功能可以根据过去的历史数据预测未来的股票价格。 免责声明：由于多种因素导致股市波动是动态的且不可预测的，因此该实验具有100％的教育意义，而绝非交易预测工具。 目录 项目演练 此项目的

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    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：67584
    • 提供者：weixin_42116791

  1. Stock_Prediction_Project-源码

  2. 使用LSTM，差异性隐私和情绪分析通过财经新闻预测股票 团队成员：Shamal Lalvani和Yunan Wu 1.简介 在这篇文章中，Yunan和Shamal介绍了论文DP-LSTM：基于差异性隐私启发的LSTM，用于使用财经新闻[＃1]进行股票预测的技术，该技术旨在利用财经新闻和历史数据来预测财经数据。 本文使用的主要技术是情感分析，最基本的时间序列模型（称为ARMA）和神经网络（称为LSTM）。 另外，本文使用受差异隐私启发的技术来学习基于金融新闻的金融趋势的稳健性。 在本文中，我和Yu

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    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42168745

  1. DeepLearningProjects-源码

  2. 深度学习项目 该存储库演示了一些深度学习项目。 项目清单 序列号 项目 重点介绍 1个 股票价格预测 LSTM 2个 文字摘要器 编码器，解码器和注意力模型 2个 数字识别器 卷积神经网络 项目详情和结果 1.使用LSTM预测股价 基于LSTM神经网络的深度学习模型，可使用AAPL股票数据集预测股票价格。 通过堆叠3个lstm层和一个连接的密集层来获得回归输出，从而构成了体系结构。 已使用Adam优化器，它是adagrad优化器的升级版本，用于防止高alpha值，这可能会导致非常低的学习率。

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：265216
    • 提供者：weixin_42161497

  1. StockMarket_explainableAI-源码

  2. StockMarket_explainableAI 贡献成员： 李秀贤 新原原 李九英 抽象的 深度学习架构现已得到公众认可，并被反复证明在各种高级预测任务中都具有强大的功能。 尽管这些算法的建模在进行适当的调整时通常无法提供令人满意的性能，但是这种特定学习的长期困扰在于模型学习和预测的无法解释。 机器的“学习方式”的这种可解释性通常比确保机器输出“正确的”预测更为重要。 特别是在金融领域，用户从业务的角度剖析算法如何以及为什么得出结论的能力对于以后的应用（即合并为业务决策等）是不可或缺的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：84934656
    • 提供者：weixin_42157188

  1. Stock-price-prediction-源码

  2. 使用LSTM深度学习网络的CDR股票价格预测 使用神经网络的股票价格预测。 培训数据来自一家公司，其结果非常接近幼稚的预测。 神经网络的特点是： 开盘价 收盘价 当天最高价 当天最低价 体积 考虑到少量的训练数据和简单的输入功能，结果要好于预期。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42150745

  1. 股票见解-源码

  2. 股票洞察 StockInsight使用神经网络预测股价。 它使用Elasticsearch，Twitter数据，新闻标题和情绪分析来发现情绪对股票价格的影响。 Twitter和新闻头条上的情绪在多大程度上影响股价？ 接下来30分钟内股票的价格可能是多少？ 让我们找出... 点击下面的图片观看视频 关于 StockInsight使用长期短期记忆来预测股票的价格。 StockInsight使用Elasticsearch存储Twitter数据。 StockInsight分析了作者的情绪，并对文本进行了

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    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42151373

  1. 递归神经网络预测Google股票价格：我尝试使用LSTM预测Google股票价格-源码

  2. 递归神经网络预测Google股票价格 我试图使用LSTM预测Google股票价格 长短期记忆（LSTM）单元（或块）是递归神经网络（RNN）层的构建单元。 由LSTM单元组成的RNN通常称为LSTM网络。 常见的LSTM单元由单元，输入门，输出门和忘记门组成。 该单元负责在任意时间间隔内“记住”值。 因此，LSTM中的“内存”一词。 就像多层（或前馈）神经网络中一样，这三个门中的每一个都可以被认为是“常规”人工神经元：也就是说，它们计算加权和的激活（使用激活函数）。 从直觉上讲，它们可以看作是通

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：706560
    • 提供者：weixin_42098830

  1. 股票价格预测器：该项目旨在利用深度学习模型，长期记忆（LSTM）神经网络算法来预测股票价格-源码

  2. 股票价格预测 Udacity-机器学习纳米学位课程：Project-6（Capstone项目） 项目概况 这是Udacity-机器学习纳米学位计划中列出的一系列项目中的第六个也是最后一个顶点项目。 投资公司，对冲基金甚至个人一直在使用财务模型来更好地了解市场行为并进行有利可图的投资和交易。 历史股价和公司绩效数据的形式提供了大量信息，适用于机器学习算法进行处理。 我们真的可以通过机器学习预测股价吗？ 投资者通过分析数据做出有根据的猜测。 他们将阅读新闻，研究公司的历史，行业趋势以及做出预测的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42127783
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