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  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

  3. 所属分类：其它

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

  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

  3. 所属分类：其它

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

  1. 股票价格分析预测模型-源码

  2. 股票价格分析和预测建模 站点部署在GitHub Pages上： 研究标题： 股票价格分析和预测建模–机器学习项目 客观的： 使用Tesla，Microsoft和GameStop建立股价预测模型 开发多个仪表板和股票市场数据集以进行比较 洞悉未来的开盘价和收盘价 通过交互式仪表盘比较市场量，高点和低点，开盘和收盘价的预测值与实际值 研究问题： 1.什么时候是最佳买卖时期？ 2.什么是可见的趋势？ 3，市场量，高点和低点以及开盘和收盘价的预测值与实际值 数据采集​​： 所有的股市数据都是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42131342

  1. 股票价格预测使用时间序列-源码

  2. 股票价格预测使用时间序列

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42126749

  1. 预测股票价格的ARIMA：使用ARIMA预测来预测股票价格-源码

  2. 预测股票价格 使用ARIMA预测来预测股票价格 问题：使用时间序列建模预测股票价格 在Gametop惨败之后，我以对Wallstreetbets的劣信，对在股票市场进行项目变得非常感兴趣。 该项目的目的是查看我是否可以使用时间序列建模来预测股票价格 方法：ARIMA 数据：TDAmeritrade API的股票市场价格 库： 麻木 大熊猫 统计模型 要求 阴谋地 结果 我们的模式的AIC较小，为-20964.701。 但这是否等于一个好的模型？ 可能不会。 如果我们检查残差（预测-收盘价），

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：479232
    • 提供者：weixin_42100032

  1. 股票分析器：股票技术分析代码收集和股票数据平台-源码

  2. 股票分析仪 将来，该项目的主要目的是提供用于股票技术分析的工具。 包括进口库存数据，图表可视化。 移动平均线。 烛台模式识别。 stock_analysis笔记本包含这些内容的初始部分。 LSTM（蓝色）与真实（橙色）的股票时间序列模式和价格变化预测： 它还将包括一些针对时间序列的机器学习模型。 包括LSTM等 该项目的起点是使用React，Node.js，MongoDB和TensorFlow的Tocks信息平台（股票，Twitter，新闻，趋势）和推荐系统。 使用D3库显示带有数据和图表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42144707

  1. Stock-Market-Prediction-源码

  2. 股市预测 作者：陈宁 目录 概述 由于金融股票市场的复杂性质，准确预测股票市场资产是一项重大而具有挑战性的任务。 考虑到强大的计算引擎的日益增长的可用性和可承受性，深度学习预测方法已经证明了其在财务方面的效率。 业务理解 建立使用NN或其他先进技术的时间序列回归模型来预测股票市场。 股票市场预测旨在确定金融交易所股票价值的未来变动。 该项目有助于股票投资者和投资银行更好地了解制定经济策略和制定财务决策。 数据采集 数据是通过API调用或Web搜集从三个不同的Web来源收集的。 Web报废分类的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：73400320
    • 提供者：weixin_42131342

  1. M11_Challenge_Submission:KonradK的UCBx FinTech“ Module_11_Challenge”提交存储库。 提交截止日期-源码

  2. 康拉德·科齐基（Konrad Kozicki） UCB-VIRT-FIN-PT-12-2020-UB-TTH 您是的增长分析师。 MercadoLibre拥有超过2亿用户，是拉丁美洲最受欢迎的电子商务网站。 您的任务是以巧妙的方式分析公司的财务和用户数据，以使公司发展。 因此，您想了解预测搜索量的能力是否可以转化为成功交易股票的能力。 指示 本节将针对此挑战的说明分为四个步骤和一个可选的第五步，如下所示： 第1步：在每小时Google搜索流量中查找异常模式 步骤2：按季节挖掘搜索流量数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42122306

  1. DIGITAL-CURRENCY-MARKET-USD-SAR-Time-series:使用三种不同的TimeSeries模型预测数字货币股票市场的收盘价-源码

  2. 数字货币市场（美元和特区）-时间序列 应用无监督学习算法 问题陈述 由于多种影响因素，预测数字货币的股票价格是一项具有挑战性的任务。因此，建立用于预测未来数字货币趋势的基础模型将很有帮助。此外，提取隐藏的知识并收集新的信息可以增强基本模型。 目标 使用三种不同的TimeSeries模型预测数字货币股票市场的收盘价。 数据集 使用的数据集描述了在沙特股票市场上交易的比特币的每日历史时间序列。价格和数量均以特定市场的货币（SAR）和美元报价。历史日期范围：2018-05-11至30.01.2021。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42100971