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基于RNN的期货市场量化择时交易分析.docx下载
weixin_39821526
2023-09-19 13:31:41
基于RNN的期货市场量化择时交易分析.docx , 相关下载链接:
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基于
RNN
的情感
分析
基于
RNN
的情感
分析
文本情感分类是情感
分析
领域的核心问题,旨在解决评论情感极性的自动判断问题。本次使用深度学习技术来解决文本分类问题,主要分为以下两个部分: 归纳总结传统情感分类技术,包括基于字典的方法、基于机器学习的方法、两者混合方法、基于弱标注信息的方法以及基于深度学习的方法; 针对前人情感分类方法的不足,详细介绍所提出的面向情感分类问题的弱监督深度学习框架。此外,还介绍了评论主题提取相关的经典工作。最后,总结了情感分类问题的难点和挑战,并对未来的研究工作进行了展望; 本次实验对aclImdb电影评
RNN
好兄弟之tf.nn.dynamic_
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的使用
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的使用学习前言tf.nn.dynamic_
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的定义tf.nn.dynamic_
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的使用举例单层实验多层实验 学习前言 已经完成了
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网络的构建,但是我们对于
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网络还有许多疑问,特别是tf.nn.dynamic_
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函数,其具体的应用方式我们并不熟悉,查询了一下资料,我心里的想法是这样的。 tf.nn.dynamic_
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的定义 t...
tf.contrib.
rnn
.LSTMCell 和 tf.nn.
rnn
_cell.LSTMCell讲解
tf.contrib.
rnn
.LSTMCell 和 tf.nn.
rnn
_cell.LSTMCell 两个是一样的 tf.nn.
rnn
_cell_LSTMCell() __init__( num_units, use_peepholes=False, cell_clip=None, initializer=None, num_proj=None, p...
用pytorch实现
RNN
模型做股票
量化
交易
最后,我们使用保存的模型来为测试集生成
交易
信号,其中保存的模型的输入长度为10,即使用10天的历史价格来预测下一天的价格。在这个示例中,我们只使用了一个模型来预测所有的
交易
信号。实际上,在实际
交易
中,可能需要使用多个模型来处理不同的市场情况,或使用模型集成技术来获得更精确的预测结果。在这里,我们使用MSE损失函数来计算预测值与目标值之间的差异,并使用Adam优化器来更新模型的权重。如何使用PyTorch的
RNN
模型来训练股票价格的回归模型,并使用该模型来生成
交易
信号。模型的输出是预测的股票价格。
tf.contrib.
rnn
下的函数介绍
1、tf.contrib.
rnn
.LSTMCell():LSTM的一个单元细胞定义 2、tf.contrib.
rnn
.GRUCell():GRU的一个单元细胞定义 3、tf.contrib.
rnn
.Multi
RNN
Cell():将多个单元细胞串联为一个
RNN
网络 4、tf.contrib.nn.DropoutWrapper():
RNN
中的Dropout层,与CNN中Dropout类似 1、...
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