深度学习应用实践-股票预测2

俊哥大数据 2023-01-13 00:49:14

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文章目录一、前言二、RNN是什么三、准备工作1.设置GPU2.加载数据四、数据预处理1.归一化2.设置测试集训练集五、构建模型六、激活模型七、训练模型八、结果可视化1.绘制loss图2.预测3.评估一、前言今天是第9天，我们将开始RNN系列，完成股票开盘价格的预测，最后的R2可达到0.72，CNN系列后续我也会穿插更新我的环境：语言环境：Python3.6.5 编译器：jupyter notebook 深度学习环境：TensorFlow2.4.1 往期精彩内容： 深度学习100例-卷积神经网络

Python深度学习实践：AI在股票市场预测中的应用 1.背景介绍在金融市场中，股票价格的预测一直是一个备受关注的课题。随着人工智能和深度学习技术的迅猛发展，越来越多的研究者和从业者开始尝试将这些先进的技术应用于股票市场预测。Python作为一种高效、灵活且功能强大的编

然而，深度学习的出现为我们提供了一种新的工具，可以通过学习历史数据中的模式和趋势来预测未来的股票价格。第二部分：神经网络在股票市场预测中的应用神经网络是深度学习的核心组成部分，具有良好的自适应能力和非线性建模能力，适用于处理具有复杂关系的数据。然而，股票市场的复杂性和随机性带来了挑战，我们需要不断改进和优化模型，以提高预测的准确性和可靠性。希望本文能够为读者提供有关深度学习在股票市场预测中的应用的基本理解，并鼓励更多的研究和实践，以推动这一领域的进一步发展。

文章目录一、前言二、LSTM的是什么三、准备工作1.设置GPU2.设置相关参数3.加载数据四、数据预处理1.归一化2.时间戳函数五、构建模型六、激活模型七、训练模型八、结果可视化1.绘制loss图2.预测3.评估一、前言今天是第10天，我们将使用LSTM完成股票开盘价格的预测，最后的R2可达到0.74，相对传统的RNN的0.72提高了两个百分点。我的环境：语言环境：Python3.6.5 编译器：jupyter notebook 深度学习环境：TensorFlow2.4.1 来自专栏：【深度学习

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目利用Python语言构建了一个综合多种机器学习和深度学习算法的股票价格预测模型。项目详细介绍了从数据预处理到特征工程，再到模型训练、评估优化、预测回测，以及结果可视化等步骤，旨在帮助开发者深入理解股票价格的预测方法。 1. Python在股票价格预测中的应用 Python是一种高级编程语言，由于其简洁的语法和强大...

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