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我正在寻找一个使用Tensorflow预测数据的示例。我已经尝试过一些代码，但我还是Tensorflow和Python的初学者。例如，我通过训练和测试旧的股票价格来预测股票价格。现在我想整合的不仅仅是旧的股票价格，比如交易量，来预测未来的股票价格。我如何实现这一点？
浏览 24提问于2020-12-28得票数 0
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我是Python和web开发的新手。我用Python写了一个机器学习程序，它可以预测任何股票的未来价格。我必须将此代码上传到我的网站(已托管在WiX上)。https://github.com/sunnysinghnitb/stock_market_prediction/blob/master/Predicting_Stock_Market_Using_Python.ipynb此csv文件包含前几年"TATAGLOBAL“的<e
浏览 42提问于2019-01-17得票数 2
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我想把我的连续预测变量(股票回报率)转换成一个分类变量(5个桶，要么是股票数量相等的5个桶，要么是绝对阈值，比如-30%到-20%，然后-19%到-10%等等)。有一些Python包可以做到这一点吗？科学学习等等？
浏览 0提问于2018-09-20得票数 1
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我正在运行PythonVersion3.7，并试图使用fb先知创建一个股票预测Python程序。但是，它不想安装。
我尝试过使用pip、python和conda导入它。似乎什么都起不到作用。
浏览 12提问于2022-12-02得票数 -2
我正在使用用Python 编写的反向传播神经网络。它与提供的简单的XOR示例非常好地工作。
然而，我想用它来做一些更复杂的事情:试图预测股票价格。我的第一次尝试是获得过去10天的特定股票收盘价(例如GOOG)。然后我希望用这些数据训练神经网络，然后预测第二天的收盘价，但后来我意识到:我只有一个输入值，在得到预测时没有任何输入。在一篇论文中，他们提到了在过去的d天中，股票的最低值、最高值和平均值作为输入。这是3个输入(还是4个？)如果您计算d)，但是为了预测</e
浏览 2提问于2014-04-29得票数 4
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我应该使用什么机器学习方法来预测股票、黄金等价格？
我更喜欢使用Python，但我找不到起点，因为它对我来说太复杂了，我也不知道如何开始它。
浏览 49提问于2019-05-27得票数 -3
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用于股票预测的特征提取
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我得到了每天20只股票的数据集-- 60天前。这些股票会影响我想要预测的股票x，我也得到了股票x的值。我想创建一个模型来预测股票x，并用10个交叉验证来测试它。
浏览 3提问于2020-07-29得票数 0
下面显示了一个LSTM序列预测模型，用于预测数据序列中的一个步骤(输入30个步骤，每个步骤有4个特性，输出预测步骤31)。我的第一个想法是，我的数据模式必须过于复杂，无法准确预测，至少在这个相对简单的模型中是如此，所以它能够返回的最佳答案基本上是输入的最后一个元素。不过，我以前从未观察过这种行为，我以前也使用过这类数据，并取得了成功的结果(在上下文中，我使用了一个具有主动稳定器的复杂物理系统中的4个点的振动数据；这种预测被用于pid循环来实现稳定，因此，至少在目前这是因为振动数据在我所能测量到的最小分辨率
浏览 3提问于2018-01-16得票数 2
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我已经构建了一组python脚本。脚本执行以下任务-
informationpredict 基于用户输入(股票代码、开始日期、结束日期等)获取股票价格信息建立并训练了一个关于股票价格的模型:下一个预测价格和相关的RMSE (均方误差)将输出和用户输入一起写入但是，每次使用相同的数据和用户输入执行脚本(2)和(3)时，都会得到不同的预测值。我明白，这些都是预测，即使所有因素保持相同，预测值也会有所不同。我的问题是-如何将预测值的变化最小
浏览 4提问于2020-05-15得票数 0
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我正试图做一个未来的股票价格预测，我已接近完成，但最后一步已使我困惑。如何根据给定数据的不同平均值来预测的未来？使用这些数据(StockPrice平均图)，是否有可能使用平均数据来预测原始数据的未来？如果任何人有任何联系或想法，我将是如此伟大！
浏览 5提问于2022-08-08得票数 0
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我想用R中的支持向量机对股票价格和新闻情绪得分进行预测，看看新闻是否对股票价格及其预测有影响。我读到支持向量机(svm)是解决这个问题的一种很好的机器学习方法。我有一列表示股票和新闻的日期，一列表示当天的股票价格，4列表示基于不同词汇的情绪得分。我想先用其中一个词法进行测试，如果模型有效，再试试另一个。数据集包含在下面。我找到了一些python的示例，但找不到R的示例。sentGI),nrow(sentGI)*0.70)
df.trainGI = sentGI[samp
浏览 4提问于2019-07-05得票数 1
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最近，我正在研究一个LSTM代码来预测未来的股票价格。我没有得到好的结果。同时，我也看到很多关于股票市场数据的文章都是随机游走的，不能通过机器学习来预测。我也知道过度拟合是预测的最大问题，但一位技术分析师使用了一些股票指标。我也把它们喂给了我的LSTM，但仍然没有取得好的效果。我不明白如何基于技术分析来预测，但是我们不能用机器学习和神经网络来进行预测。
浏览 0提问于2021-01-20得票数 -1
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使用LSTM进行样本外预测
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这是一个关于在Python中使用keras & tensorflow使用LSTM模型进行真实未来预测的一般性问题(可选R)。例如，股票价格。但我想要做出真正的未来预测/样本预测。有没有人有想法&愿意分享一些想法？我只想到使用滚动窗口，但那根本不起作用。所以我很高兴你们得到的每一条建议。
浏览 0提问于2019-07-21得票数 0
我对python和数据集都很陌生，我正在使用一个数据集，这些数据集从1980年代到2010年代末都有关于它们的股票和东西，我不想使用数据集中的任何股票，当我使用knn预测时，我能做什么？
浏览 7提问于2022-11-15得票数 0
我正在尝试使用sklearn来预测股票价格。我对预测是个新手。我尝试了sklearn中使用高斯hmm进行股票预测的示例。但是预测给出了覆盖在价格上的状态序列，它还从给定的输入收盘价中提取点数。
浏览 1提问于2013-06-24得票数 1
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预测苹果股票
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我正在尝试创建一个机器学习模型来预测苹果股票，这是我第一次尝试，而且主要基于YouTube视频。但是我并不是真的理解这个错误的原因。我已经尝试分离函数，但要求重塑数组并使用numpy数组。svr_rbf.predict(x)[0], svr_lin.predict(x)[0],svr_rbf.predict(x)[0]
predicted_prices(dates,prices,29) 我希望得到预测值的图表
浏览 11提问于2019-04-05得票数 0
我的用例:我想用来自不同股票的K个金融时间序列来拟合GMHMM，并预测在特定时间产生K个股票价格的市场机制。因此，矩阵输入的维度为N(日期数)×K(股票数)。如果hmmlearn不能做到这一点，请告诉我是否可以在python或R中使用另一个包？感谢您的帮助！
浏览 2提问于2018-09-03得票数 1
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ARIMA -股票预测
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我偶然发现了这个用于股票预测的。
这家伙使用的是微软股票的每日历史数据。由于股票市场每年有252-253个交易日，将频率设置为252通常不是更好吗？
浏览 14提问于2020-05-11得票数 0
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我正在尝试使用python中的Quandl库来获取HDFC银行过去三年的股票价格。但我观察到，股票拆分后并没有给出股票调整后的价格。如果你在这里观察，在19年9月19日有一次股票拆分，所以如果我使用这个数据，任何预测都将是误导的。 ?
浏览 18提问于2020-01-15得票数 0
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