注:CNN+LSTM是一种将卷积神经网络(CNN)和LSTM结合起来的模型。CNN用于提取输入数据的空间特征,LSTM用于建模时序关系。CNN-LSTM常用于处理图像序列、视频序列等具有时空信息的数据。在CNN-LSTM可以学习到输入数据中的空间信息和时序依赖关系,并在许多任务中取得了良好的效果。 二、实现过程 2.1 读取数据集 df=pd.read...
获取金融数据->指数平滑->计算技术指标->数据归一化->随机森林模型预测 函数介绍: 1、get_stock_data 通过Tushare获取原始股票数据 2、exponential_smoothing、em_stock_data 股票指数平滑处理 3、calc_technical_indicators 计算常用的技术指标 4、normalization 数据归一化处理并分割数据集 5、random_forest_model 随机...
金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格(适用于时序问题)、相似度计算、各类评判指标绘图(数学建模科研适用) 1.使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌-CNN(卷积神经网络) 使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌 数据介绍 open 开盘价;close 收盘
获取金融数据->指数平滑->计算技术指标->数据归一化->随机森林模型预测 函数介绍: 1、get_stock_data 通过Tushare获取原始股票数据 2、exponential_smoothing、em_stock_data 股票指数平滑处理 3、calc_technical_indicators 计算常用的技术指标 4、normalization 数据归一化处理并分割数据集 5、random_forest_model 随机...
LSTM 与 ARIMA 模型的股票价格预测及比较研究 股票价格数据呈现出时间序列的特性。鉴于机器学习长短期记忆(LSTM)具备凭借记忆功能剖析时间序列数据间关系的优势,我们提出一种基于 LSTM 的股票价格预测方法。与此同时,本项目运用 OLS、ARIMA 以及其他预测模型对股票价格逐一进行预测。此外,还对这些模型的预测结果展开了分析...
金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格(适用于时序问题)、相似度计算、各类评判指标绘图(数学建模科研适用) 1.使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌-CNN(卷积神经网络) 使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌 数据介绍 open 开盘价;close 收盘价;high 最高价 ...
2.基于LSTM预测股票价格(长短期记忆神经网络) 基于LSTM预测股票价格(简易版) 数据集: 沪深300数据 数据特征: 只选用原始数据特征(开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量) 时间窗口: 15天 代码流程: 读取数据->生成标签(下一天收盘价)->分割数据集->LSTM模型预测->可视化->预测结果评估 ...
基于CNN-LSTM的序列数据预测方法 一、股票价格预测 1、Tushare简介 Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。 主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研...
CNN通过卷积层、池化层等结构,能够自动提取时间序列中的局部特征,进而进行预测。在股票价格预测中,CNN可以捕捉股价的短期波动模式,为投资者提供决策依据。 二、长短时记忆网络(LSTM) 长短时记忆网络是一种特殊的循环神经网络(RNN),专为处理长时间依赖问题而设计。在股票价格预测中,LSTM能够捕捉股价的长期趋势,对于...
cnn lstm attention 预测 cnn预测股票 一、 数据集 1. 数据分析 首先,先看看数据集长什么样。 这是最简单的单变量时间序列数据,是自2016/11/01到2021/10/29的上证医疗指数收盘价,由于这是单变量时间序列数据,所以不需要考虑特征工程,对于多变量的任务,可以通过特征工程对变量进行筛选,这里对此不过多解释,有需要...