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

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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_rnn的使用学习前言tf.nn.dynamic_rnn的定义tf.nn.dynamic_rnn的使用举例单层实验多层实验学习前言已经完成了RNN网络的构建，但是我们对于RNN网络还有许多疑问，特别是tf.nn.dynamic_rnn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_rnn的定义 t...

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...

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。

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.MultiRNNCell()：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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