为此，我们将使用生成对抗性网络（gan），其中lstm是一种递归神经网络，它是生成器，而卷积神经网络cnn是鉴别器。我们使用lstm的原因很明显，我们试图预测时间序列数据。为什么我们使用gan，特别是cnn作为鉴别 LSTM全称长短期记忆人工神经网络（Long-ShortTermMemory），是对RNN的变种。长短期记忆模型（long-shorttermmemory）是一种特殊的RNN模型，是为了解决反向传播过程中存在梯度消失和梯度爆炸现象，通过引入门（Gate）机制，解决了RNN模型不具备的长记忆性问题。传统的线性模型难以解决多变量或多输入问题 神经网络可以用来预测股价，但是卷积神经网络未必适合。 1. 90 年代就有人研究过用神经网络预测股票了，这篇论文引用次数超过 700 次：Kimoto T, Asakawa K, Yoda M, et al. Stock market prediction system with modular neural networks[C]//1990 IJCNN international joint conference on neural networks. 我觉得股市这种突发情况太多的数据序列，用神经网络来预测得不偿失。比如，某个神经网络模型训练到能够预测明天的股价成功率到51%。那么就可以用大量的买卖操作来保证有收益。但是如果突然某只股票由于某种原因暴跌，很容易就把之前赚的赔进去了。
神经网络可以用来预测时间序列吗？,有一份股票价格数据，不知道可不可以用神经网络预测？主要是对未来时间的数据。。。。。。,经管之家(原人大经济论坛)
通过新浪微盘下载 基于PCA_BP神经网络的股票价格预测研究.pdf, 微盘是一款简单易用的网盘，提供超大免费云存储空间，支持电脑、手机 等终端的文档存储、在线阅读、免费下载、同步和分享是您工作、学习、生活 的必备工具! 欢迎前来淘宝网实力旺铺，选购bp神经网络与matlab程序详解视频及手写数字识别股票预测算法2版,想了解更多bp神经网络与matlab程序详解视频及手写数字识别股票预测算法2版，请进入面对面数学的面对面数学实力旺铺，更多商品任你选购 查看VantagePoint神经网络套件以进行市场间股票价格预测。 该套件利用市场间（市场间时间序列数据）对股票价格预测进行建模。 Neurodimensions（www.nd.com）还具有金融时间序列的神经网络，允许数十个具有多个隐藏层的复发模型（即Elman-Jordan等） - wrtsvkrfm 17 11月 提供基于情感分析的股票预测模型研究文档免费下载，摘要:国内图书分类号：c931.6学校代码：10213国际图书分类号：065密级：公开管理学硕士学位论文基于情感分析的股票预测模型研究硕士研究生：宋敏晶：导师崔宝灵：申请学位管理学硕士学：科管理科学与工程所在单位：管理学院答辩日期：2013 翻译 利用Keras长短期记忆(LSTM)模型预测股票价格 陆勤 2018-11-23 90147 0 0 > LSTMs在序列预测问题中非常强大，因为它们能够存储过去的信息。
卷积神经网络项目是我在华泰实习的过程中做的一个项目，主要是用卷积神经网络来预测股票的走势，现在对项目做一个总结。 报告详情：【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之卷积 神经网络 ——华泰人工智能系列之十五测试流程包含如下步骤：数据获取：a
2018年8月25日 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 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
2018年2月18日 因为大多数神经网络的激励函数都是定义在0, 1区间或-1, 1区间，像sigmoid函数和 tanh函数一样。虽然如今线性整流单元已经被广泛引用于无界的激活
推荐｜北大：一种基于新闻特征抽取和循环神经网络的股票预测方法 本文在股票预测方面，提出了一种基于点互信息分析的新闻特征，以及一种将价格特征和新闻特征相结合的循环神经网络预测模型。 实验中，我们发现在相关新闻数量较多的股票上，文中提出的新闻特征能帮助提升 3.2%的准确率，而文中提出的预测方法能提升 5 CNN预测股票走势基于Tensorflow（思路+程序） - 云+社区 - 腾讯云 由于神经网络输出的是每一个动作的q值，因此我们选择最大的那个q值对应的动作输出。 接昨天的 系列一（可点击查看） 在系列一的教程中，我们想继续有关股票价格预测的主题，并赋予在系列1中建立的具有对多个股票做出响应能力的rnn。 为了区分不同价格
利用深度学习和机器学习预测股票市场（附代码） | 机器之心
采用BP神经网络对150组股票交易数据进行拟合，拟合精度较好。bp 神经网络算法预测 股票价格 python 代码 csdn 下载更多下载资源、学习资料请访问CSDN下载频道. 用神经网络预测（股票）市场 - AI量化百科 - AI量化投资社区 - … 机器学习和深度学习已经成为量化对冲基金常用最大化其利润的常用的新的有效策略。 作为一名人工智能和金融爱好者，这是令人振奋的消息，因为它结合了我感兴趣的两个领域。 本文将介绍如何使用神经网络预测股票市场，特别是股票（或指数）的价格。 这篇文章基于我的GitHub中的python项目，在 基于LSTM的股票价格预测模型 - Sohu 此神经网络共三层，第一层为LSTM层，输入数据维度是1，输出数据维度为seq_len；第二层也为LSTM层，输入和输出维度均为seq_len层；第三层为Dense层，输入数据维度是seq_len，输出数据维度为1，最终将input与output对应起来。 附件：基于LSTM的股票价格预测模型实例