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基于 RNN & LSTM 的股票多因子预测模型 基于此，我们重新构建三类股票组合，每一期，选择激活值最大的 30%的股票最 为对应组合: 30% 多空组合净值 . 可以发现，模型对于中性收益的预测效果仍然没有改进，但是多空收益的预测效果比全 a 股更加 … 使用LSTM预测股价，特征：19个指标5天历史数据_闲人一个 … 图片均来自百度网络搜集oLeNet，这是最早用于数字识别的CNNoAlexNet，2012ILSVRC比赛远超第2名的CNN，比LeNet更深，用多层小卷积层叠加替换单大卷积层。oZFNet，2013ILSVRC比赛冠军oGoogLeNet，2014ILSVRC比赛冠军 神经网络(cnn)训练集正确率88%，测试集只有50%，这是为什么 … Apr 17, 2020
RNN实战：股市预测-云栖社区-阿里云
<11> CNN做卷积运算的复杂度。如果一个CNN网络的输入channel数目和卷积核数目都减半，总的计算量变为原来的多少？ <12> 讲一下AlexNet的具体结构，每层的作用 <13> 讲一下你怎么理解dropout，分别从bagging和正则化的角度 <14> data augmentation有哪些技巧？ 自创数据集，用TensorFlow预测股票教程 !（附代码）-云栖社区-阿 … STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S＆P 500 数据，该数据集包含 S＆P 500 的指数和股价信息。有了这些数据，他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。 机器之心 | 企业人工智能服务 机器之心是国内领先的前沿科技媒体和产业服务平台，关注人工智能、机器人和神经认知科学，坚持为从业者提供高质量内容 深度强化学习在时序数据压缩中的应用--ICDE 2020收录论文 -阿里 … 序数据是海量数据中的一个重要组成部分，除了挖掘分析预测等，如何高效的压缩存储是一个基础且重要的课题。而深度学习的本质是做决策，用它解决具体的问题时很重要的是找到契合点，合理建模，然后整理数据优化loss等最终较好地解决问题。在过去的一段时间，我们在用深度强化学习进行
上图在测试数据中的最近200天的预测结果。使用input_size = 5，lstm_size = 128和max_epoch = 75（替代50）训练模型。 本文由阿里云云栖社区组织翻译。 作者：Lilian Weng. 译者：乌拉乌拉，审校：袁虎。
图片均来自百度网络搜集oLeNet，这是最早用于数字识别的CNNoAlexNet，2012ILSVRC比赛远超第2名的CNN，比LeNet更深，用多层小卷积层叠加替换单大卷积层。oZFNet，2013ILSVRC比赛冠军oGoogLeNet，2014ILSVRC比赛冠军 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S＆P 500 数据，该数据集包含 S＆P 500 的指数和股价信息。有了这些数据，他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。 1996年，[15]使用反向传播和rnn模型来预测五个不同股票市场的股票指数。在[16]中，引入了时间延迟，循环和概率神经网络模型的应用，用于每日股票预测。在[17]中，pso和ls-svm等机器学习算法的应用已被用于标准普尔500股票市场的预测。