摘要:LSTM(Long Short-Term Memory)是一种特殊类型的循环神经网络(RNN),广泛应用于时间序列分析、文档分类、语音和语音识别等领域。在这项研究中,我们采用LSTM模型预测样本外的风格因子回报,以及通过横截面因子模型的国家、行业和风格解释变量推导得出的行业股票回报。研究所涉及的数据跨足2013年9月至2023年6月,涵盖了约10年的
model=Sequential()model.add(LSTM(50,return_sequences=True,input_shape=(time_step,X_train.shape[2])))model.add(LSTM(50,return_sequences=False))model.add(Dense(25))model.add(Dense(1))# 编译模型 model.compile(optimizer='adam',loss='mean_squared_error')# 训练模型 history=model.fit(X_tra...
2.1 Holt-Winters 三参数指数平滑模型表 2.2 ARIMA模型 2.3 SARIMA模型 2.4 LSTM模型 3 数据检验与分解 3.1 单位根检验 3.2 序列分解 4 建立时间序列模型 4.1 模型识别 4.2 ARIAM模型 4.2.1 ARIMA(3,1,3)模型拟合 4.2.2 参数估计和模型检验 5 模型比较与预测 5.1 三参数指数平滑模型拟合 5.2 ARIMA(3,1...
最后也可能是最重要的一点,在学习序列预测问题时,LSTM 通过时间步进行反向传播。 定义和拟合模型 在本节中,我们将拟合多变量输入数据的 LSTM 模型。 首先,我们必须将准备好的数据集分成训练集和测试集。为了加快此次讲解的模型训练,我们将仅使用第一年的数据来拟合模型,然后用其余 4 年的数据进行评估。 下面的示例...
在训练时,如果我们使用 5 列 [feature1, feature2, feature3, feature4, target] 来训练模型,我们需要为即将到来的预测日提供 4 列 [feature1, feature2, feature3, feature4]。 LSTM 本文中不打算详细讨论LSTM。所以只提供一些简单的描述,如果你对LSTM没有太多的了解,可以参考我们以前发布的文章。
之后使用LSTM预测模型对未来两部门人均能耗进行预测,得到 再然后由于除去这两个部门的能源形式视作不变,所以这里直接计算除去两部门的历史人均碳排放,如式(11)、(12) (11) (12) 其中,是全部行业当年碳排放。 使用LSTM进行预测,得到未来除去两部门的人均碳排放预测值 ...
其实,用AI模型炒股这件事情早已广泛存在,大量的量化机构都在研究和使用,这里面主要涉及到机器学习、深度学习技术,想要深入研究并不是一件容易的事情。为了满足大家的好奇心,今天毛豆就以时序分析中常用的LSTM模型为例,来和大家分享一下机器学习技术是如何应用于股价预测的。
时间序列预测在金融领域中扮演着举足轻重的角色,特别是在股票市场中。对于广大投资者和交易员而言,能够准确预测股票价格的变动趋势,不仅意味着能够在交易中做出更为明智的决策,还能够在风险管理中占据有利地位。 本文将通过视频讲解,展示如何用LSTM模型进行股票收盘价的时间序列预测,并结合一个PYTHON中TENSORFLOW的长短期...
基于lstm神经网络模型的钢铁价格预测 基于LSTM（长短期记忆网络）神经网络模型进行钢铁价格预测是一个很有实际意义的研究方向，以下为你详细介绍：1.数据收集与预处理 -数据收集：-收集历史钢铁价格数据，这可以从专业的金融数据提供商、钢铁行业资讯平台、政府部门发布的统计数据等渠道获取。数据内容通常包括每日、每周或...
《Python+LSTM预测模型股票数据分析》开题报告 一、选题背景与研究意义 1.1 选题背景 随着大数据时代的到来，金融市场的数据量呈现出爆炸性增长。股票价格预测作为金融领域的重要研究方向，对于投资者而言具有重要的指导意义。传统的股票价格预测方法往往基于统计模型或简单的机器学习算法，这些方法难以捕捉股票价格的非线性...