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  1. 人工神经网络在股市预测中的应用研究

  2. 人工神经网络在股市预测中的应用研究 硕士毕业论文 参考
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2009-10-09
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:zhouhan_zq
  1. 基于机器学习的股票交易时机研究(毕业论文)

  2. 本文介绍了股市的相关背景知识,然后对股市里的常用术语作了介绍以及对传统的股市预测的方法进行了介绍,特别详细介绍了基于神经网络的预测方法。接着全面介绍了统计学习理论和建立在其上的支持向量机方法,详细描述了支持向量机方法的基本原理。 最后,对支持向量机方法用于股市预测问题进行了尝试。提出了使用支持向量机的方法进行股市预测的基本流程,然后通过使用实际的股市交易数据进行预测,在具体股价的预测都表现出很好的效果。
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-07-01
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:kevin_she
  1. 基于人工神经网络的股票高低点周期预测模型

  2. 使用人工神经网络构建一个用于股市预测的高低点周期预测模型,该模型较好地刻画了股票市场运行的特点
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-03-31
    • 文件大小:505856
    • 提供者:jnanj
  1. 基于神经网络的股市预测

  2. 基于神经网络的股市预测的学术论文、神经网络、预测,可行下载看看
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2008-09-03
    • 文件大小:239616
    • 提供者:xiaoyingyuan
  1. 非线性预测控制理论与实践

  2. 非线性预测控制理论与实践 用于混沌理论研究 股市预测
  3. 所属分类:金融

    • 发布日期:2015-01-06
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:qq25186248
  1. 基于MATLAB的神经网络在股市预测中的应用

  2. 基于matlab的神经网络实现,并将其应用到股市预测当中
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-03-04
    • 文件大小:264192
    • 提供者:huha122gg
  1. 利用LSTM原理预测股市

  2. 利用深度学习的长短记忆原理(LSTM)对美国纳斯达克股市进行预测。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-12-05
    • 文件大小:63488
    • 提供者:pobfiona
  1. 深沪股市预测python

  2. 简单的股市预测模型,测试环境windows 10 ,anaconda4.4 ,py3.6
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-03-04
    • 文件大小:2048
    • 提供者:yyhjjk
  1. 深度学习 股市预测

  2. 深度学习 股市预测,与AR(10)模型进行对比,数据是韩国股价
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2018-12-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:sakura_qiu_qiu
  1. 灰色—马尔可夫链模型在股市预测中的应用

  2. 灰色—马尔可夫链模型在股市预测中的应用,王礼霞,,根据灰色预测模型和马尔可夫预测思想,将灰色GM(1,1)预测模型结合马尔可夫链状态转移,阐述灰色—马尔可夫链模型原理并将此模�
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-12-30
    • 文件大小:180224
    • 提供者:weixin_38659805
  1. Python-bulbea基于深度学习的Python库用于股市预测和建模

  2. bulbea 基于深度学习的Python库用于股市预测和建模
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-10
    • 文件大小:463872
    • 提供者:weixin_39840650
  1. 神经网络在股市预测中的应用.pdf

  2. 讲述了神经网络在股票预测方面的应用。尤其是玩股票的朋友更是不能错过。
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-06-29
    • 文件大小:176128
    • 提供者:jesica
  1. 一种基于股票情感分析的股市趋势预测方法

  2. 随着互联网应用的飞速发展和用户人数的急剧增长,股市评论与观点在很大程度上反映了股市行情,也影响着股市涨跌。因此,如何快速高效地分析到网民对股市的态度和观点,对股市预测具有很大指导意义。论文研究通过分析不同专业人士发布股评的情感极性来预测股票上涨与下跌趋势。提出了一种综合金融词组词典和结尾段加权的情感分析方法,能解决情感字典分析方法对领域依赖性问题,有效地提高了情感分析准确度。另外,论文还提出了一种加窗的股票预测模型,可用于分析预测事件窗口的最佳值。实验结果表明,基于股评情感分析来预测特定股票上涨
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-15
    • 文件大小:354304
    • 提供者:weixin_38617413
  1. 引入趋势因子的BP模型在股市预测中应用

  2. 引入趋势因子的BP模型在股市预测中应用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38590541
  1. 股票市场预测:股票市场数据的分析和预测-源码

  2. 股市预测 股市数据的分析和预测。 数据集礼貌:Investor.com和Quandl。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:198656
    • 提供者:weixin_42142062
  1. fastapi-ml:使用FastAPI部署的股市预测ml模型-源码

  2. FastAPI部署的股票市场预测模型(使用Prophet) 若要使用,请使用与以下请求类似的请求查询API, $卷曲--header“内容类型:application / json” -请求POST --data'{“ ticker”:“ MSFT”}' 股票代号的价值是您要对其进行库存预测的公司。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42181545
  1. fastapi-prophet:使用Prophet和FastAPI进行的股市预测-源码

  2. 使用Prophet和FastAPI进行的股市预测 训练先知模型并为给定的股票行情运行股市预测 细节 开发堆栈 FastAPI: ://fastapi.tiangolo.com 码头工人: : SQLAlchemy: : 数据库(异步SQLAlchemy Core查询): : fbprophet(时间序列预测): ://facebook.github.io/prophet yfinance: : 测试: pytest: ://docs.pytest.org/en/s
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:748544
    • 提供者:weixin_42134769
  1. agatha:使用Keras进行的股市预测-源码

  2. 阿加莎 Agatha是一种工具,可以帮助您预测任何给定股票报价器的未来价格(开盘价,收盘价)或每日交易量。 | 我应该对这些预测有信心吗? 可能不会。 这个怎么运作 Agatha使用LSTM网络来预测未来用户指定天数的收盘价。 培训数据通过下载。 要求 python 3.5或更高 安装 有两种安装agatha的方法。 使用pip安装 安装agatha的最简单方法是通过pip: pip install agatha 注意:请记住,这需要python 3.5或更高版本。 另一个注意事项:如
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:104448
    • 提供者:weixin_42118770
  1. 股票市场预测Web应用程序使用机器学习和情感分析:基于机器学习和推文情感分析(代码中包含API密钥)的股票市场预测Web应用程序。 Web应用程序的前端基于Flask和Wordpress。 该应用程序根据用户的输入预测纳斯达克或NSE下任何

  2. 股票市场预测Web应用程序使用机器学习 基于机器学习和推特情感分析(代码中包含的API密钥)的股市预测Web应用程序。 Web App的前端基于Flask和Wordpress 。 该应用程序根据用户的输入预测纳斯达克或NSE下任何给定股票的未来7天的股价。 使用三种算法进行预测: ARIMA,LSTM,线性回归。 该网络应用程序将未来7天的预测价格与推文的情绪分析相结合,以给出建议价格是上涨还是下跌 注意 由于超出了Github LFS的配额,Wordpress文件已从存储库中移出。 现在从下载
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:weixin_42152298
  1. 比特币价值预测器:[不维护]使用时间序列分析和比特币上推文的情绪分析来预测比特币价格-源码

  2. 比特币价值预测器 抽象: 该项目试图通过识别社交媒体情绪与市场情绪之间的相关性来预测比特币的未来价值。 我们将通过收集来自Twitter,Facebook和linkedin等社交媒体的用户供稿来实现这一目标。 有了语料库后,我们将使用IBM Watson的自然语言理解API来映射它们的关联情绪。 在将情感映射到我们的语料库时,我们尝试捕获粒度级别的类别,即欢乐,愤怒,幸福等。我们将这些类别用作ML / DL算法的特征向量。 然后,我们比较不同算法的结果,并选择精度最高的算法。 技术: 编程语
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-30
    • 文件大小:465920
    • 提供者:weixin_42127748
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