通过这种学习，程序可以在未见过的场景下获得预期的输出。例如，通过对过去六个月股票数据的分析可以预测明天的股价。或者判断下个月是否会有大的波动。 当深度学习被归入机器学习方法的大家庭中时，它与传统机器学习方法是有很大区别的。 深度学习03—朴素贝叶斯决策+股价预测实例. 贝叶斯决策论贝叶斯决策论（Bayesian decision theory）是在概率框架下实施决策的基本方法。在分类问题情况下，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 PYTHON实现股价预测的方法，包含具体的代码算法等。 相关下载链接：//download.csdn.net/download/julyclj55555/10732370?utm_source=bbsseo 一种金融市场预测的深度学习模型：FEPA模型 上市企业集团管理控制系统能力指数研究 不完备信息系统中多粒度粗糙集理论与约简研究 中小板上市公司IPO盈余管理行为与判别研究 低维低秩数据表达与嵌入 商业银行信用卡客户数据异常识别建模与实证分析_柏巍 商业银行小微企业违约风险管控及违约 深度学习股价预测结果 而言，滚动预测模型的效果会稍微优于固定好的预测模型（仅用 2010 年之前的数据建立一个深度学习预测模型，所有样本外数据都用这个预测模型进行预测）。随着组合规模的放大，因子效应缩减，累积收益率降低，但是回撤也相应减少。 针对基于脑电波(eeg)的神经营销,提出了一种基于深度学习神经网络的消费者对产品的偏好预测方法。首先,为了提取消费者eeg的特征,采用短时傅里叶变换(stft)与双调和样条插值,从多通道脑电信号中得到了5个不同频带的eeg形图视频;然后,提出了一种结合5个三维卷积 in 干货 , 机器学习 , 神经网络及深度学习 2019-05-15 最近因为 （财务自由需要） 个人项目需要，在研究一些股票预测的算法，试过PEG的估值，也试过其他一些估值方法，但是效果都不是很好，今天我们来试一下用LSTM进行上涨预测。
基于模糊深度学习网络算法的短期股价预测-股票市场研究一直是经济学研究的一个重要部分,股票市场是一国经济状况的晴雨表,一直以来受到政府与管理者以及投资者的高度关注。其中短期股价趋势的预测更是成为投资者研究关注的重点。股票市场
2019年2月26日 这几天很多qq群、微信群都开始讨论起股票了，各位坊间大神也纷纷开始预测各种 股票走势了。 股票价格是典型的时间序列数据（简称时序数据），会 2017年12月23日 背景知识最近再看一些量化交易相关的材料，偶然在网上看到了一个关于用RNN 实现股票预测的文章，出于好奇心把文章中介绍的代码在本地跑了 2018年8月25日 曾有日本学者使用深度学习的方法来对当天的新闻内容进行分析，以判断其对股价 正面性/负面性影响，并将其与股票的历史数据相结合，各自赋予一定 2018年5月28日 十分钟实现人工智能股价预测，是一个深度学习的练习项目。其通过机器学习算法， 根据过去几年与某只股票相关的K线走势、公司相关报道的情感
深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法， 它能够自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用 这些组合特征解决问题。它具有自适应、自学习、非线性映 射等能力，可以大幅减少人工参与的特征工程去训练与拟 合数据。
如今深度学习在金融市场的应用越来越广泛，我们能否利用已有的历史数据通过深度学习的方式来进行预测呢？ 准备工作. 答案自然是可以的，虽然我们无法非常准确的进行预测，但是作为一个深度学习入手的项目是完完全全可以的。 实验环境 利用深度学习来预测股票价格变动（长文，建议收藏） 我们都知道，数据越多越好。预测股价走势是一项极其复杂的任务，所以我们对股票(从不同的角度)了解得越多，我们的系统就会越好。 用"机器学习"的方法去学习股价涨跌 -- 这个问题已经被无数的人思考，并且实践过了。但不意味着没有价值。 这个问题其实可以分为两个部分： 1. 股市可以预测吗? 2. 假如可以预测，用机器学习的方法去预测可以吗? 先回答第一个:股市的涨跌可以预测吗? 本期作者：Boris B本期翻译：1+1=6 | 公众号翻译部成员↓↓年度巨献↓↓【重磅发布】2018中国量化投资年度盘点完整代码文末获取正文在本篇文章中，我们将创建一个完整的程序来预测股票价格的变动。为此，我们将使… 在深度学习的所有应用场景中，股价预测也无疑是其中一个异常诱人的场景。随着传统线性模型的潜力逐渐枯竭，非线性模型逐渐成为量化交易的主要探索方向，深度学习对非线性关系良好的拟合能力让其在量化交易中面临着广阔的应用前景(关于量化交易一些基础知识，推荐知乎专栏：人工智能与 深度学习做股票预测靠谱吗？ 我认为至少目前是不靠谱的，原因 1。股市是一个社会系统，涉及到的方方面面太多，从经 百 济、政治、军事、社会、科学、气候、环境、社会心里学、甚至伦理道德等等等等，这一切无法从电脑的一个什么程序里模拟出来，这和下棋的复杂程度远远不是一个数量级的。 深度学习在手，股价预测我有。
[69]提出了一项聚光灯下的深度学习技术（spotlighted deep learning ）应用于股价预测，主要创新点是滤波技术赋予了深度学习模型新颖的输入特征。
股指日内交易策略研究报告：深度学习之股指期货日内交易策略,深度学习之股指期货日内交易策略大数据深度学习系列之一报告摘要： 金融大数据下的机器学习作为大数据时代机器学习的革命性成果，深度学习自提出以来迅速发展，在互联网领域掀起了一股方兴未艾的研究和应用热潮。 flare老师的人工智能实战课程"人工智能系统入门与综合提升 机器学习+深度学习+迁移学习"已上线，欢迎小伙伴们学习围观。 本课程围绕人工智能核心知识点进行讲解，每个章节包含丰富实战案例，手把手带你利用AI工具解决生活、工作问题（股价预测、人脸识别、语言翻译、异常检测等等）。 课程名称： 手把手教你用Python 实践深度学习 【温馨提示：1. 你可以在PC端浏览器或者微信收藏该页面，以方便你快速找到这个课程；2. 课程相关资料可在课程PC端公告查看下载；3.加入课程后，点(课时)列表即可观看视频 】 原标题：科研大咖共话神经拟态计算：下一代ai新宠 来源：网络. 近日，英特尔中国研究院院长宋继强与杜克大学电子与计算机工程系教授陈怡然 我们训练数据时，需要指定模型的损失函数，并对其进行优化处理，使得模型到达要求。那这个模型的损失函数，一般情况下是如何确定的呢？到底是选用平方损失函数还是绝对损失函数，或是对数损失函数？
利用深度学习最新前沿预测股价走势. Ellison; 7; 2020-06-11 16:45; 正文. 在本篇文章中，我们将创建一个完整的程序来预测股票价格的变动。为此，我们将使用生成对抗性网络（GAN），其中LSTM是一种递归神经网络，它是生成器，而卷积神经网络CNN是鉴别器。
机器学习是通过经验或数据来改进算法的研究，通过算法让机器从大量历史数据中学习规律，得到某种模式并利用此模型预测未来。机器在学习的过程中，处理的数据越多，预测结果就越精准。 本发明涉及半导体晶圆良率预测技术领域，特别是涉及一种基于深度学习模型的晶圆良率预测方法。背景技术我国集成电路产业发展迅速，现在已形成产品设计、芯片制造、电路封装共同发展的态势。由于集成电路产品生产投入大、损失代价高，提前预知晶圆生产的良率情况，对提升晶圆生产工艺 本报告首先提出了基于深度学习的股票价格高频预测模型，在股指期货实证上，1秒钟高频股价预测准确率超过了73%。 但是由于高频下股票价格变化不大，不能够直接从单次的1秒钟股价预测中获取超额利润。 用Qlearning类似的强化学习，很可能需要大量的算力才能获得比较好的效果 在网上的学习帖上面经常看到用深度学习预测股价， 我个人认为这个方向实在是想用很简单的方法来处理很难的问题。 这里不得不提到缠论里面的一些结论： 价格的绝对预测是不可能的 深度学习dl：超市里有3种苹果和5种橙子，通过数据分析比对，把超市里的品种和数据建立联系，通过水果的颜色、形状、大小、成熟时间和产地等信息，分辨普通橙子和血橙，从而选择购买用户需要的橙子品种。 比如房价的预测、股价的预测等是回归问题 基于增强学习的股市涨跌预测技术 丁效 哈工大社会计算与信息检索研究中心 2018年8月3日，中国·哈尔滨 在得到了这些数据之后，我立刻想到了一点子：基于标准普尔指数观察的500家公司的股价，用深度学习模型来预测标准普尔500指数。 把玩这些数据并用TensorFlow在其上建立深度学习模型是很有趣的，所以我决定写下这篇文章：预测标准普尔500指数的简易TensorFlow