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基于BP神经网络的高频金融时间序列分析 (毕设)
☆47Updated 6 years ago
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- Time Series Prediction, Stateful LSTM; 时间序列预测，洗发水销量/股票走势预测，有状态循环神经网络☆58Updated 7 years ago
- 算法根据单个板块或单只股票的历史数据判断板块指数或个股次日收盘价信息，得到相应的调仓对策。可回归（预测具体价格）可分类（预测涨跌）。 长短期记忆模型(LSTM)是循环神经网络(RNN)的一种，每个输入样本都是一个序列（如某板块20天的四价一量）用这个序列预测结果。它认为某些…☆62Updated 5 years ago
- 基于LSTM的股票价格预测☆65Updated 6 years ago
- 机器学习数据，预测趋势并画图☆22Updated 5 years ago
- 对截止至2017年7月17日的债券违约事件进行梳理归因，并寻找宏观流动性影响因素，组成数据集。运用Lasso回归进行特征提取后，输入带L2惩罚项LR、SVM、NN、GBDT、RF等机器学习模型进行违约预测，得出GBDT预测效果最好以及特征工程对线性模型预测效果具有重要性的结…☆56Updated 6 years ago
- 使用随机森林、bp神经网络、LSTM神经网络、GRU对股票收盘价进行回归预测。Random forest, BP neural network, LSTM neural network and GRU are used to predict the closing pric…☆53Updated 5 years ago
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- 股价预测程序，尝试各种模型。☆33Updated 4 years ago
- 时间序列ARIMA模型的销量预测☆63Updated 6 years ago
- 《应用时间序列分析》易丹辉、王燕著； 案例Python实现☆16Updated 5 years ago
- 基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测☆33Updated 5 years ago
- 使用pytorch搭建的循环神经网络在股票数据时间序列上的应用☆105Updated 7 years ago
- 股票趋势预测☆33Updated 6 years ago
- 基于ARIMA时间序列的销量预测模型，实际预测准确率达90%以上，内含有测试记录和实际上线效果。☆104Updated 5 years ago
- 2019泰迪杯B题，利用Adaboost模型对A股市场进行预测☆51Updated 5 years ago
- 量化交易股票预测系统☆39Updated 7 years ago
- 这是一个基于LSTM-RNN算法的线上金融股票价格走势预测的小项目，使用tensorflow框架实现。☆47Updated 6 years ago
- 使用机器学习(LSTM)进行多变量时间序列预测股价☆16Updated last year
- 对于一个板块内的股票使用Kmeans聚类剔除垃圾股，利用遗传算法分析上市公司的财务指标，从基本面的角度得出合理的股票选择模型，帮助投资者在某个板块内确定出选择高收益股票的标准，策略样本外回测计效见backtest.png文件。☆70Updated 4 years ago
- 利用情感语义分析和张量数据结构预测股价☆49Updated 7 years ago
- 时间序列理论和案例实践☆71Updated 7 years ago
- （陆续更新）重新整理过的基于机器学习的股票价格预测算法，里面包含了基本的回测系统以及各种不同的机器学习算法的股票价格预测，包含：LSTM算法、Prophet算法、AutoARIMA、朴素贝叶斯、SVM等☆68Updated 5 years ago
- 机器学习(股票)，基于机器学习算法支持向量机SVM的交易策略☆40Updated 7 years ago
- 基于机器学习的股票投资算法，使用到了Auto-ARIMA、LSTM、SVM、Prophet、朴素贝叶斯、移动平均算法等多个算法，从信息收集、算法分析、回测等多个方面进行分析，从消息面、基本面、技术面三种分析方法进行分析。☆97Updated 5 years ago
- python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课包含《python信用评分卡建模（附代码）》，《python风控建模实战lendingClub》，《金融现金贷用户数据分析和画像》三套课程系列，共计250节课左右，录制时间超过3年，定期更新。这套微专业课程是互联网上最全，最专…☆69Updated 3 years ago
- 机器学习的特征工程，包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。☆25Updated 6 years ago
- 交易 欺诈作为信用卡行业面临的主要贷后风险业务问题，每年都使信用卡行业遭受巨额损失。基于大数据机器学习开发出高效的交易欺诈识别模型一直是金融行业的主要挑战之一。本次大赛以此作为主题☆43Updated 6 years ago
- Python与机器学习方向，《决策树与集成算法》课程仓库☆25Updated 6 years ago
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