股票预测ai |
| 时间：2025-04-15 14:11:21 来源：互联网 作者： |
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知乎本文介绍了如何使用LSTM模型对股票进行预测，包括数据获取、整理、训练、评估等步骤。作者分享了自己的实战心得，比较了不同的模型效果，并给出了代码和数据。 展开前言关于机器学习预测股票，学术界观点都是两极化：要么认为股票本身不可预测，甚至认为股票当前价格和历史价格没有任何 秉着小马过河，亲历亲为的思想，我还是决定趟一下浑水，看看到底哪种观念更贴实际。 展开股票数据股票数据来源有很多，这里推荐Tushare，主要有以下几点原因：•数据质量好，网络稳定•安装方便，pip即可•API调用方便•免费 展开一点技术关于预测股票的技术，目前较流行的是RNN系列，尤其是其衍生版本，比如LSTRNN由于其输入权重和隐状态权重在求解梯度时，梯度值会随着序列的增加而 LSTM 通过引入“forget gate”来解决了上述问题，主要是通过sigmoid 展开数据整理对于LSTM来说，至少需要两步整理过程:1.归一化2.变成3D样本（样本，时间步，特征数）对于神经网络来说，归一化至关重要。如果缺失，会无法顺利训练和学习，俗称：Train不起来。对于LSTM 展开更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/262323870
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