一般的,使用传统RNN常需要对序列限定个最大长度、设定梯度截断以及引导信息流的正则化,或者使用门控RNN 如GRU、LSTM 以改善长期依赖问题(--后面专题讨论)。 三、 RNN预测股票 本项目通过创建单层隐藏层的RNN模型,输入前60个交易日(时间步)股票开盘价的时间序列数据,预测下一个(60+1)交易日的股票开盘价。 导入股票
TF2描述RNN层 # 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,SimpleR...
rnn = RNN(INPUT_SIZE, HIDDEN_SIZE, NUM_LAYERS, OUTPUT_SIZE, bidirectional=False) rnn.cuda() optimiser = torch.optim.Adam(rnn.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.MSELoss() hidden_state = None rnn RNN( (rnn): LSTM(7, 256, num_layers=3, dropout=0.1) (out): Linear(in_f...
T+1 期的收益率仍然是训练的标签(label),因子对应的是样本的特征(feature), 个股对应的是一个样本,但是,时间维度,在 RNN 中,是一个循环的过程,将过去 T-n 期的因子数据都要纳入 T+1 期收益率的预测之中: 多因子的 RNN 数据结构 我们先设定具体的参数,再进一步理解 RNN 在多因子训练中的具体过程。 参...
我们将解释如何建立一个有LSTM单元的RNN模型来预测S&P500指数的价格。 数据集可以从Yahoo!下载。 在例子中,使用了从1950年1月3日(Yahoo! Finance可以追溯到的最大日期)的S&P 500数据到2017年6月23日。 为了简单起见,我们只使用每日收盘价进行预测。 同时,我将演示如何使用TensorBoard轻松调试和模型跟踪。
本文分析了异质自回归模型的潜力,包括跳跃预测实现波动率(RV)。对于这种方法,我们根据标准普尔500指数的5年日内数据的20年历史计算RV。我们的结果表明,基础HAR-RV-J模型确实能够提供令人满意的RV预测。 有问题欢迎联系我们! 本文摘选 《 R语言HAR-RV-J与递归神经网络(RNN)混合模型预测和交易大型股票指数的高频波动率...
在股票预测的研究中,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是两种常用的技术。CNN主要用于图像识别和处理,而RNN则主要用于自然语言处理和时序数据分析。将这两种技术结合起来,可以更好地处理股票市场的数据,从而提高预测准确率。 CNN主要用于图像处理,但是也被广泛应用于时间序列数据的处理。在股票预测中,我们可以将时间...
RNN类型有五种，其中很多是基于输入与输出的关系，如one to one类似全连接神经网络，而one to many和many to one分别处理非序列输入到序列输出和序列输入到单值输出，many to many用于机器翻译。m==n结构，即输入和输出都是等长序列，是RNN在NLP和股票预测中的常见选择。RNN工作原理涉及数据、模型、...
以往的股票预测方法普遍采用基本面、技术面、市场心理等因素进行分析,但这些方法存在预测精度低、时间成本较大的问题。因此,越来越多的学者和投资者开始探索基于人工智能的股票预测方法。 其中,基于循环神经网络(RNN)的股票预测方法备受关注,因其可以识别并利用时间序列数据,而股票市场本身也是有明显的时间序列特征的。在...
五、RNN在股票预测中的应用 使用单层RNN模型，输入前60个交易日股票开盘价序列，预测下一个交易日开盘价。导入股票数据，进行归一化处理，加速训练。使用Keras创建RNN模型，包含隐藏层、输出层，使用adam优化器，目标函数为均方根误差。训练模型并评估，通过可视化训练和验证集损失，展示模型拟合情况。使用...