# TF2描述循环计算层tf.keras.layers.SimpleRNN(循环核中记忆体的个数/神经元个数,activation=‘激活函数’,# 使用什么激活函数计算ht。若不写,默认用tanhreturn_sequences=是否每个时刻输出ht到下一层# True/False,默认False) 实现代码 importtensorflowastffromkeras.layersimportDropout,Dense,SimpleRNNimportmatplotl...
RNN实现股票预测 1.须知 临时代码,后续会完成 2.数据 股票数据模型 3.代码 importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportDropout,Dense,SimpleRNNimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,mean_absolute...
SimpleRNN实现股票预测 SimpleRNN实现股票预测 1、数据源 2、代码实现 3、完整代码 原理请查看前面几篇文章。 1、数据源 SH600519.csv 是用 tushare 模块下载的 SH600519 贵州茅台的日 k 线数据,本次例子中只用它的 C 列数据(如图 所示): 用连续 60 天的开盘价,预测第 61 天的开盘价。 2...
RNN是由一个个神经元cell组成,然而传统的RNN当网络过于复杂的时候,后方节点对于前方的感知力会下降,LSTM(Long-short Term Memory)是一种变型,从名字就可以看出来,LSTM可以增加记忆力,解决上面提到的问题。对于股票这个场景,我们就可以通过LSTM来实现股票的走势的预测。 在股票这个场景下,通过上面这个图可以看出来,输入...
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...
深度学习之RNN 递归神经网络RNN(也称循环神经网络)是一种节点沿着序列连接形成有向图的网络,显示时间序列的temporal dynamic behavior。与前馈神经网络不同之处在于,RNN可以使用其内部状态(记忆)来处理输入序列,递归/周期性的recurrent是指其每一个节点都执行相同的任务,但是输出依赖于输入和记忆,RNN适用于连续的手写识别...
简介:Python实现循环神经网络RNN-LSTM回归模型项目实战(股票价格预测) 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 金融一直是现代社会非常热门的一个研究方向,随着社会的发展,越来越多的数学方法被应用于金融领域的描述中。我们寄...
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...
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致,模型拟合效果非常棒。 8.结论与展望 综上所述,本文采用了LSTM回归模型,最终证明了我们提出的模型效果良好。可用于日常金融中股票价格的预测。 说明:进入作者个人主页,可以查看更多文章内容,个人主页。 # 绘制股票成交量曲线图plt.figure(figsize=(15,7))plt.subplots_adjus...
用RNN实现股票预测# 数据源 使用tushare模块下载股票数据,TuShare是一个著名的免费、开源的python财经数据接口包。其官网主页为:TuShare -财经数据接口包。该接口包如今提供了大量的金融数据,涵盖了股票、基本面、宏观、新闻的等诸多类别数据(具体请自行查看官网),并还在不断更新中。TuShare可以基本满足量化初学者的回测...