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教你打造股市晴雨表——通过LSTM神经网络预测股市

作者介绍： Jakob Aungiers 现就职于汇丰银行伦敦总部，担任全球资产管理的开发副总裁。擅长机器学习，神经网络等领域。 (以下为译文) 谈及机器学习，神经网络无疑是当前的热门话题。因此，在网络上围绕神经网络的教程和社区多不胜数。现在虽然有大量的公共
【方向】 7年前 39687

LSTM Networks 应用于股票市场探究

摘要：BigQuant平台上的 StockRanker 算法在选股方面有不俗的表现，模型在 15、16 年的回测收益率也很高 (使用默认因子收益率就达到 170% 左右)。然而，StockRanker 在股灾时期回撤很大 (使用默认因子回撤 55%)，因此需
玄学酱 6年前 2178

神经网络预测股票市场

机器学习和深度学习已经成为定量对冲基金为了实现最大化利润而通常使用的新的有效策略。作为一个人工智能和金融爱好者，这是一个令人兴奋的消息，因为神经网络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G
【方向】 5年前 4583

想了解递归神经网络？这里有一份入门教程

递归神经网络入门教程 引言 递归神经网络是一类人工神经网络，可用于识别诸如文本、基因组、手写字迹、语音等序列数据的模式，也可用于识别传感器、股票市场、政府机构产生的数值型时间序列数据。递归网络可以说是最强大的神经网络，甚至可以将图像分解为一系列图像块，作为序列
青衫无名 6年前 1131

写给人类的机器学习 四、神经网络和深度学习

四、神经网络和深度学习 原文：Machine Learning for Humans, Part 4: Neural Networks & Deep Learning 作者：Vishal Maini 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 深度神经
布客飞龙 6年前 1169

深度学习基础之LSTM

介绍： 序列预测问题曾经被认为是数据科学行业最难解决的问题之一。涉及序列问题的包括：预测销售、发现股票市场走势、了解电影情节、了解你的演讲方式、语言翻译、在iPhone键盘上预测下一个单词等等。 随着近年来数据科学的发展，人们发现所有的这些序列预测问题都可以被
【方向】 6年前 5188

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第14章 循环神经网络

第14章 循环神经网络 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @alexcheen @飞龙 校对：@飞龙 击球手击出垒球，你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它，不断调
布客飞龙 6年前 1894

涨姿势！用深度学习LSTM炒股：对冲基金案例分析

今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果，尤其是在对冲基金中。股价数据是典型的时间序列数据。 什么是序列数据呢？语音、文字等这些前后关联、存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据。 将序列模型应用于语音和文字，深度学习在语音识别、阅读理解、机器翻译等
技术小能手 6年前 11509

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