2014-04-16 有没有会用Python编写一个简单的建模股票价格的小程序？能 2018-03-21 怎样用 Python 写一个股票自动买卖的程序 3; 2018-01-23 如何用Python和机器学习炒股赚钱 1; 2017-12-16 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序？ 2017-03-10 如何用Python在10分钟内树立一个预测模型 机器学习的另一个重要应用是对时间序列建模，它从历史数据提取规律，来预测未来。微分方程或者迭代方程都用来描述时间序列。在现实生活中，股票价格、心电图以及感染 covid-19 的人数等都可以看做时间序列。 股票价格预测 数据挖掘专题报告 数据挖掘专题报告:支持向量机在股票价格预测方面的应用 支持向量机(support vector machine, SVM)是数据挖掘中的一项新技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。 独家 | 利用深度学习和机器学习预测股票市场（附代码） 来源：AISHWARYA SINGH, 2018年10月25日翻译：赵雪尧校对：车前子本文约8000字，建议阅读15+分钟。 本文介绍了如何运用深度学习法预测股票市场。 这是统计学习模型的基本性质之一 1 。在我们的幸福指数预测模型中，如果我们将人的姓氏也当做一个特征，那么训练数据的误差相比之前就会下降。如果我们将一个已破产公司在1990年1月1日不同时段的股票价格作为特征加入，训练集误差也会下降。
既然前面我们用预测股票来打比方，那么这里就演示一个预测股票的例子。直接修改实例72中的数据源即可。实例描述使用Seq2Seq模式对某个股票数据的训练学习，拟合特征，从而达到可以预测第二天股票价格的效果。1、准备数据需要准备一个股票的数据，本例中的格式是CSV，也可使用本书的配套 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 机器学习的应用已经非常广泛，其中之一就是预测时间序列。最有趣(或许也是最赚钱)的预测时间序列之一的当属股价了。 最近我读了一篇用机器学习技术预测股价的博客文章。这是一篇写得很好的文章，其中探讨了各种技术。然而，我觉得这个问题可以用更严谨的学术态度来处理。 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。
机器学习的其他应用包括预测健康状况和股票价格，以及电力负荷与太阳能发电。 机器学习自带风险. 即便是最好的机器学习模型也存在着风险，这包括因糟糕学习算法导致的误报，这可能被攻击者利用。 Kensho利用机器学习方法去预测资产的价格，通过可能影响价格的相关因素去预测资产未来价格的走势区间。由于Kensho的数据库已经包含了大量的信息，包括政治事件、自然事件等。 由于可能存在大量的显著影响资产价格的变量，Kensho需要判断哪些是可以用来预测 《Python机器学习与量化投资》采用生动活泼的语言，从入门者的角度，讲解了Python语言和sklearn模块库内置的各种经典机器学习算法；介绍了股市外汇、比特币等实盘交易数据在金融量化方面的具体分析与应用，包括对未来股票价格的预测、大盘指数趋势分析等。 摘 要：本文提出了一种基于遗传算法和支持向量机的股市预测混合机器学习系统。将技术分析领域的各种指标作为输入特征，同时把不同公司股票价格之间的相关性进行计算，利用高相关性股票的技术指标，更好地进行股票走势预测。文中，利用遗传算法从所有技术指标中选出信息量最大的一組
作者：Wilshire Liu 编译：1+1=6@今日话题 @蛋卷基金 数据 选股部分股票的Open、High、Low、Close和Volume。 特征 常用的量价技术指标：Chaikin A/D、BBAND、CCI、EMA、MACD、OBV、RSI、SMA和STOCH。 简单移动平均线 指数移动平均线 MACD 随机指标 累积/派发线 布林带 OBV 汇总如下 机器学习应运而生了，人们相信它有能力预测股市并帮自己发家致富。 不幸的是，股票是不断波动的，且并不总是出于人们所理解的原因。 例如，一位名叫杰夫·斯蒂贝尔（Jeff Stibel）的企业家创立了牛市和熊市指数（Tiger Bulls and Bears Index），该指数追踪了前 介绍监督学习和无监督学习有什么区别？对于机器学习的初学者和新手来说，这是一个常见的问题。答案是理解机器学习算法本质的核心。如果没有明白监督学习与无监督学习之间的区别，你的机器学习之旅就无法继续进行。实 《边学Python边学数据科学》#4 预测股票价格. SirajRaval. 1660播放 · 1弹幕 29:06. Python股票自动交易从零开始~第十三集~AI及强化学习基础 python机器学习 kaggle泰坦尼克船员获救预测 监督学习（如 LSTM ）可以根据各种历史数据来预测未来的股票的价格，判断股票是涨还是跌，帮助人做决策。 而强化学习是机器学习的另一个分支，在决策的时候采取合适的行动 (Action) 使最后的奖励最大化。 你想要正确地模拟股票价格，因此作为股票买家，你可以合理地决定什么时候买股票，什么时候卖股票。这就是时间序列建模的切入点。你需要良好的机器学习模型，可以查看数据序列的历史记录，并正确地预测序列的未来元素是什么。 A-stock-prediction-algorithm-based-on-machine-learning （陆续更新）重新整理过的基于机器学习的股票价格预测算法，里面包含了基本的回测系统以及各种不同的机器学习算法的股票价格预测，包含：LSTM算法、Prophet算法、AutoARIMA、朴素贝叶斯、SVM等
该机器学习模型的目的是根据前30天的 close, open, high, low price和volume预测股票在第二天上涨或下跌。我们将其准确性与"基线模型"进行比较，"基线模型"总是选择测试集中最常见的值（如果不查看股票价格模式，则可获得最高精度）。 对于金融工程方面的股市量化预测分析，机器学习算法的优点[9]是能够最大程度 地模拟对象的具体特征，另外在处理数据量及复杂度方面也有更大优势。另外一种预测手段是 结合多种算法，能够一定程度上弥补单独算法存在的缺陷。 1.机器学习-测验(预测性别) 2.国外技术分析和机器学习预测股票价格毕业论文-有缺失; 3.Python-用机器学习预测足球联赛获胜队伍; 4.用于股票预测的机器学习; 5.Python-dota2predictor使用机器学习预测Dota2游戏结果的工具; 6.机器学习预测分析核心算法--自写源码.zip