硕士毕业之前曾经对基于LSTM循环神经网络的股价预测方法进行过小小的研究,趁着最近工作不忙,把其中的一部分内容写下来做以记录. 此次股票价格预测模型仅根据股票的历史数据来建立,不考虑消息面对个股的影响.曾有日本学者使用深度学习的方法来对当天的新闻内容进行分析,以判断其对股价正面性/负面性影响,并将其与股票的历史数据相结合,各自赋予一定的权重来对近日的股价进行预测[1].该预测方法取得了一定的效果. 而这里我没有引入消息面的影响,主要出于以下几点考虑: 1.消息的及时性难以保证:很多时候,在一只股…

背景知识 最近再看一些量化交易相关的材料,偶然在网上看到了一个关于用RNN实现股票预测的文章,出于好奇心把文章中介绍的代码在本地跑了一遍,发现可以work.于是就花了两个晚上的时间学习了下代码,顺便把核心的内容翻译成中文分享给大家. 首先讲讲对于股票预测的理解,股票是一种可以轻易用数字表现律动的交易形式.因为大数定理的存在,定义了世间所有的行为都可以通过数字表示,并且存在一定的客观规律.股票也不例外,量化交易要做的就是通过数学模型发现股票的走势趋势.“趋势”要这样理解:对于股票的预测,不是说我知…

导读 目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果.这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示.然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示. 在这篇博文中,我们将探索加入LSTM/RNN模型中的attention机制是如何克服传统编码器-解码器结构存在的问题的. 通过阅读这篇博文,你将会学习到: 传…

转自:http://www.jeyzhang.com/understand-attention-in-rnn.html,感谢分享! 导读 目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果.这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示.然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示. 在这篇博文中,我们将探索加…

摘要:本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测 丨[百变AI秀]>,作者:eastmount. 一.RNN和LSTM回顾 1.RNN (1) RNN原理 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.假设有一组数据data0.data1.data2.data3,使用同一个神经网络预测它们,得到对应的结果.如果数据之间是有关系的,比如…

一.解决的问题 采用传统编码器-解码器结构的LSTM/RNN模型存在一个问题,不论输入长短都将其编码成一个固定长度的向量表示,这使模型对于长输入序列的学习效果很差(解码效果很差). 注意下图中,ax 和 axx 部分. 公式如下 科普: http://www.jeyzhang.com/understand-attention-in-rnn.html 一文读懂Attention: https://mp.weixin.qq.com/s/0SWcAAiuN3BYtStDZXyAXg 二.基于Keras…

周五福利日活动是电信为回馈老用户而做的活动,其主要回馈老用户的方式是让用户免费领取对应的优惠券,意在提升老用户的忠诚度和活跃度.今日,为保证仓库备货优惠券资源充足,特别是5元话费券等,需要对该类优惠券领取效果进行预测,从而指导备货.经研究选用ARIMA算法建立预测模型,对5元话费券进行日领取量的短期预测.数据集收集了2019年1月到2019年2月5元话费券的日领取量数据,并根据此数据做时间序列分析并建立预测模型. 1.进行数据的加载 from statsmodels.tsa.stattools…

1. 理解深度学习与CNN: 台湾李宏毅教授的入门视频<一天搞懂深度学习>:https://www.bilibili.com/video/av16543434/ 其中对CNN算法的矩阵卷积运算:矩阵1与矩阵2相同位置上的元素进行相乘,再将所有乘积求和,得到卷积矩阵的对应元素值. https://blog.csdn.net/deepdsp/article/details/6922612 https://blog.csdn.net/gavin__zhou/article/details/72723…

关键词:tensorflow2.LSTM.时间序列.股票预测 Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了,各种新API的确简单易用,除了官方文档以外能够找到的学习资料也很多,但是大都没有给出实战的部分找了好多量化分析中的博客和代码,发现在tensorflow方面大家都还是在用1.x的版本,始终没有找到关于2.x的代码,于是自己写了一段,与大家共勉. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd…

作者:许铁-巡洋舰科技链接:https://www.zhihu.com/question/37082800/answer/126430702来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 作者:许铁-巡洋舰科技链接:循环神经网络RNN打开手册 - 混沌巡洋舰 - 知乎专栏来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 最近朋友前小伙伴都已经传播疯了的谷歌翻译,实现了令人惊艳的性能.这里的技术核心, 就是RNN- 我们常说的传说中的循环神经网络. RNN可以称…