作者：云朵君导读：在本文中我们尝试研究白酒股票市场的数据。使用baostock来获取股票信息，可视化它们的不同，最后将使用一些方法来分析股票的风险。还将通过长期短期记忆(LSTM)方法来预测未来的股票价格。注意，本文是对股票价格预测的初级尝试，旨在学习python在股票预测中的应用案例。股票的预测是一个很大的学问，并不是通过一文就能解决的。本文从如下几个方面展开:一段时间内股票价格的变化是多少?股
转载
2023-10-04 14:17:50
84阅读
# PyTorch股票预测
股票预测一直是金融领域的热门话题，投资者希望能够准确预测股票价格的走势，以便做出明智的投资决策。近年来，深度学习技术的快速发展为股票预测提供了新的解决方案。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，在股票预测中发挥着重要作用。本文将介绍如何使用PyTorch进行股票预测，并提供相关代码示例。
## 股票预测基础
在开始之前，让我们先了解一些股票预测的基础知识。股票
原创
2023-09-24 17:12:21
504阅读
银行股价预测——基于pytorch框架RNN神经网络任务目标数据来源完整代码流程分析1.导包2.读入数据并做预处理3.构建单隐藏层Rnn模型4.设计超参数，训练模型5.加载模型，绘图查看模型效果 任务目标基于csv数据，建立RNN模型，预测股价数据来源自己切割的一份股价数据，无需付费直接下载，链接如下：数据集下载完整代码首先贴上完整代码，可自行理解，下文慢慢解读import pandas as
转载
2023-10-28 14:30:32
70阅读
输入数据pytorch的input:(seq_len, batch, input_size)，注意，LSTM本身是没有timestep这个参数的！！！我们希望每次通过前10s的数据预测下1s的数据的话，就相当于LSTM循环10次，这里一般有两种做法。 第一种，如果你的数据处理完每次喂给LSTM层是(seq_len, batch, input_size)，当seq_len=1的时候，你需要手动写个f
转载
2023-06-19 13:43:36
443阅读
题目现有一个csv关于2012-2018的股票交易数据文件，有五列数据：开盘价，最高价，最低价，收盘价，成交量，现在训练一个逻辑回归，预测判断次日的股市升还是降。示例 csv文件下载：https://github.com/JintuZheng/Blog-/blob/master/FB.csv 数据示例：导入准备import pandas as pd
import torch
import tor
转载
2023-10-18 20:33:02
9阅读
用pytorch写一个最基本的分类模型，这里分类的数据是二维的[x1,x2]，假设为一类，为第二类。其实就是用一个圆将平面上的数据分为两类，圆内一类，圆外一类。预测时候给任意一个数据，判断是哪一类。第一步，搭建网络输入层由于每个数据的维度是2，所以输入层为2，设置一个隐藏层，隐藏层单元数为10个，输出层为2，因为是2分类。那么最后得到[0,1]是一类，[1,0]又是另一类。在前向传播的时候，经过隐
转载
2023-07-27 21:52:07
8阅读
nn.Linear的理解
nn.Linear是pytorch中线性变换的一个库
在实际应用中，nn.Linear往往用来初始化矩阵，供神经网络使用。view（）方法
我们经常会用到x.view()方法来进行数据维度的变化
传入数字-1，自动对维度进行变换
我们使用-1数字自动计算出了其余的一个维度nn.MSELoss()
MSE: Mean Squared Error（均方误差）torch.opt
转载
2023-12-03 14:02:13
21阅读
文章目录0 简介1 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测2 长短记忆网络3 LSTM 网络结构和原理3.1 LSTM核心思想3.2 遗忘门3.3 输入门3.4 输出门4 基于LSTM的天气预测4.1 数据集4.2 预测示例5 基于LSTM的股票价格预测5.1 数据集5.2 实现代码6 lstm 预测航空旅客数目数据集预测代码7 最后 0 简介今天学长向大家介绍LSTM基础基于LST
转载
2023-11-30 11:37:27
226阅读
pytorch预测时间序列 Flow Forecast is a recently created open-source framework that aims to make it easy to use state of the art machine learning models to forecast and/or classify complex temporal data. Ad
转载
2023-08-12 19:44:52
11阅读
作者 小左 换言之，就是将序列本身作为输入，下一时刻作为输出，模型表达的是序列的联合概率分布。有兴趣的可以将其改写为判别模型。本文将使用卷积神经网络（CNN）用于时间序列预测。区别于图像处理（二维卷积如图所示）CNN用于序列预测时使用的是一维卷积，也就是我们熟悉的离散序列的卷积和，具体公式可以表示为：已知序列a=｛a0，a1,a2,…,am｝，L(a)=m+1b=｛b0,
转载
2023-12-15 12:01:00
46阅读
最近大家都很关注股票、基金吗？本来我也打算写相关的文章，结果发现我对它们的了解不比等待进场的大妈们强多少。 吭哧吭哧爬了一堆数据，结果却不知道如何处理，正好看到一本书里对股票预测做的很好，就把文章分享给大家，文章有点长，记得来留言讨论。 作为一种技术手段，预测在金融、证券领域的应用非常广泛，尤其是对股票价格的预测。我们介绍一下获得股票数据的方法，并基于此对数据进行预处理，接着使用数据分析
转载
2023-08-06 18:35:25
40阅读
# 使用 PyTorch 实现房价预测
在本篇文章中，我们将通过 PyTorch 库实现一个简单的房价预测模型。我们会逐步进行，每一步都会详细解释所需的代码。最后，我们还会展示一些预测结果的可视化。以下是实现房价预测的流程：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|--------------|
原创
2024-09-12 05:21:43
179阅读
目录1、波士顿房价预测介绍2、线性回归算法3、调用scikit-learn库实现房价预测1、波士顿房价预测介绍问题描述：波士顿房价数据集统计的是20世纪70年代中期波士顿郊区房价的中位数，统计了城镇人均犯罪率、不动产税等共计13个指标，统计出房价，试图能找到那些指标与房价的关系。数据集中一共有506个样本，每个样本包含13个特征信息和实际房价，波士顿房价预测问题目标是给定某地区的特征信息，预测该地
转载
2023-09-05 08:22:25
207阅读
本次数据集采用的是沪深300指数数据，选取每天的最高价格。使用LSTM模型来捕捉最高价格的时序信息，通过训练模型，使之学会使用前n天的数据，来预测当天的数据。本次数据集可使用 tushare来下载。cons = ts.get_apis() # 建立链接
"""
获取沪深指数(000300)的信息，包括交易日期（datetime）、开盘价(open)、收盘价(close)，
最高价(high)、
转载
2023-11-27 22:43:01
102阅读
线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。在之前的教程中，我们使用普通最小二乘法（OLS）计算了公司的beta与相对索引的比较。现在，我们将使用线性回归来估计股票价格。线性回归是一种用于模拟因变量（y）和自变量（x）之间关系的方法。通过简单的线性回归，只有一个自变量x。可能有许多独立变量属于多元线性回归的范畴。在这种情况下，我们只有一个自变量即日期。对于第一个日期上升到日期向量长度的整数，该日
转载
2023-08-09 15:02:02
265阅读
首先，我使用pandas库读取训练集和测试集的数据，并对空值进行处理。接下来，我合并了训练集和测试集的数据，并将日期列转换为日期时间类型，并按日期排序。然后，我使用matplotlib.pyplot库绘制了每列数据关于日期的折线图，分别展示了开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量。接着，我提取了训练集和测试集的特征和目标变量，并创建了一个线性回归模型。 我使用训练集数据对模型进行训练，并在测试集上
转载
2023-07-27 22:34:58
12阅读
# 用Python实现GitHub股票信息获取
## 介绍
在本篇文章中，我将帮助你了解如何使用Python来获取GitHub上的股票信息。你将学习到如何使用GitHub REST API来获取股票数据，并使用Python解析和处理这些数据。
## 整体流程
下面是整个过程的流程图：
```mermaid
journey
title GitHub股票信息获取流程
sec
原创
2023-11-01 07:44:49
189阅读
Python 如何帮你更聪明地买股票股票市场是一场风险与机遇并存的游戏，每位投资者都希望能够购买到高品质的股票并赚取稳定的利润。而借助 Python 编程语言，你可以更加轻松地分析市场趋势，提高股票投资的准确性和盈利能力。一、数据分析与预测Python 中的 pandas 库可以非常方便地处理数据，例如股票的历史数据、市场指数等数据。通过对这些数据的分析，我们可以了解市场趋势，预测未来的走势，进而
转载
2023-08-10 15:47:29
208阅读
在现代金融科技领域，股票预测成为了一个热门话题。本文将使用Docker技术来构建一个股票预测模型，探索在这个过程中遇到的问题及解决方案。
## 背景定位
在股票市场中，预测未来的价格趋势是投资决策的关键。然而，市场的波动性和复杂性使得这一任务充满挑战。通过将数据科学与Docker容器化部署结合，我们能够更高效地处理和分析数据，从而提高预测的准确率。以下是我们对问题严重度的评估：
```mer
线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。在之前的教程中，我们使用普通最小二乘法(ols)计算了公司的beta与相对索引的比较。现在，我们将使用线性回归来估计股票价格。线性回归是一种用于模拟因变量(y)和自变量(x)之间关系的方法。通过简单的线性回归，只有一个自变量x。可能有许多独立变量属于多元线性回归的范畴。在这种情况下，我们只有一个自变量即日期。对于第一个日期上升到日期向量长度的整数，该日
转载
2023-07-24 09:35:45
4阅读
