【关键词】 算法交易； 神经网络； 深度学习； 股票预测； 深度神经网络； 长短时记忆 模型 [10] Cai M,Shi Y,Liu J. Deep maxout neural networks for speech recognition. 股票每天都会有价格波动，其中的价格差就为我们提供了赢利的机会。 区间交易就是 帮助您在股票下跌时买入，股价上涨时卖出，通过不断地高抛低吸赚取差价. 预警 Chuanming Yu1,Yutian Gong1,Feng Wang1,Lu An2( ) 【结论】本文模型从文本和 价格结合的角度出发提高股票预测精度, 为股价趋势预测相关研究者和从业者提供 股票预测是指：对股市具有深刻了解的证券分析人员根据股票行情的发展进行的对 未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为 研究生(外文):, Lu, Yi-Jui. 論文名稱: 深度學習與情感分析應用於股價預測. 論文名稱( 外文):, Stock Prediction Using Deep Learning and Sentiment Analysis. 指導教授
股票预测的BP神经网络模型 - 豆丁网 河北大学硕士学位论文 股票预测的bp神经网络模型 姓名：刘晓鹏 申请学位级别：硕士 专业：基础数学 指导教师：王熙照 20050601 摘要 摘要 本文提出了一个面向股市预测神经网络系统，并针对系统性能的改善进行了深入 研究。 逻辑研报-1：立讯精密——机构的宠儿、苹果的伙伴，机遇与风险 …
提供鲁西化工(000830)股票的行情走势、五档盘口、逐笔交易等实时行情数据，及鲁西化工(000830)的新闻资讯、公司公告、研究报告、行业研报、f10资料、行业资讯、资金流分析、阶段涨幅、所属板块、财务指标、机构观点、行业排名、估值水平、股吧互动等与鲁西化工(000830)有关的信息和服务。 Salesforce(CRM)股票股价_股价行情_财报_数据报告 - 雪球 江左lu郎19801 05-22 21:30. 原标题：《美股业绩》美商用软件商Salesforce季绩预测逊预期 市后股价下跌 来源：阿斯达克财经网 美国人力资源软件商Salesforce公布截至4月底止首季业绩。季度纯利9,900万美元，按年跌75%。 Endocyte(ECYT)股票股价_股价行情_财报_数据报告 - 雪球
基于keras 的神经网络股价预测模型 置顶 luoganttcc 2017-11-06 19:44:49 13214 收藏 7 最后发布:2017-11-06 19:44:49 首发:2017-11-06 19:44:49 根据股票历史数据中的最低价、最高价、开盘价、收盘价、交易量、交易额、跌涨幅等因素，对下一日股票最高价进行预测。实验用到的数据长这个样子：label是标签y，也就是下一日的最高价。列C——I为输入特征。本实例用前5800个数据做训练数据。单因素输入特征及RNN、LSTM的介绍请戳上一篇
程序化趋势线交易：Lu Xiwu趋势线交易方法。绘制趋势线并进行分析时，我们必须保护自己免受大型投资机构利用趋势线的陷阱的影响。一般而言，在汇率没有突破趋势线之前，上升趋势 基于多元线性回归分析的股价预测--以中信银行为例 基于多元线性回归分析的股价预测--以中信银行为例 Based on Multivariate Linear Regression Analysis---Forecasting Stock Prices in China Citic Bank. 下 载 在线阅读 收 藏 导出. 分享. 摘要： 首先建立 CHEN Lu-lu; 作者单位： 股票预测. 在对理论有理解的基础上，我们使用LSTM对股票每日最高价进行预测。在本例中，仅使用一维特征。 数据格式如下： 本例取每日最高价作为输入特征[x]，后一天的最高价最为标签[y] 获取数据，请戳stock_dataset.csv,密码：md9l. 导入数据： 我曾经在图书馆里看到一本书，在那本书里作者提出了一种股票预测算法，即历史与未来中心对称于当下,我当时就花了一天时间写下了这个代码。#-*-coding:utf-8-*-CreatedonFriApr716:41:012017@author:Administratorimportmatplotlib.pyplotaspltimport_股票价格预测 基于keras 的神经网络股价预测模型 置顶 luoganttcc 2017-11-06 19:44:49 13214 收藏 7 最后发布:2017-11-06 19:44:49 首发:2017-11-06 19:44:49 根据股票历史数据中的最低价、最高价、开盘价、收盘价、交易量、交易额、跌涨幅等因素，对下一日股票最高价进行预测。实验用到的数据长这个样子：label是标签y，也就是下一日的最高价。列C——I为输入特征。本实例用前5800个数据做训练数据。单因素输入特征及RNN、LSTM的介绍请戳上一篇