czy1999 / Taidi2019_AdaboostLinks
2019泰迪杯B题,利用Adaboost模型对A股市场进行预测
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- 金融时间序列(预测分析 / 相似度 / 数据处理)☆242Updated last year
- 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
- 基于LSTM的股票价格预测☆66Updated 6 years ago
- 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
- 股票趋势预测☆34Updated 6 years ago
- LSTM 实现的股票最高价预测☆142Updated 2 years ago
- 金融财经类新闻文本主题事件提取☆53Updated 2 years ago
- 爬取东方财富的宏观研究的研报,基于LSTM进行情感分析,分类为正向、负向和中性三类☆114Updated 3 years ago
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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
- 基于金融知识图谱和情感分析的股价预测模型☆18Updated 3 years ago
- 利用大数据与人工智能分析预测金融市场☆66Updated 2 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…☆57Updated 6 years ago
- 该项目用于对沪深300股票的预测,包括股票下载,数据清洗,LSTM 模型的训练,测试,以及实时预测☆396Updated 3 years ago
- 提取金融相关领域研究报告的主要结论(key idea)☆59Updated 7 years ago
- 基于历史数据预测期货的波动率,用于期货的辅助分析,具备模型的核心代码☆9Updated 6 years ago
- 股价预测程序,尝试各种模型。☆33Updated 4 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
- 根据东财股吧爬虫数据进行自然语言分析,展示股市热度☆118Updated 5 years ago
- 使用爬虫获取财经网站的评论、文章;通过tushare库获取股票价格数据;通过jieba库对文本进行词频分析☆94Updated 7 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
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- pytorch实现用LSTM做股票价格预测☆274Updated 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…☆70Updated 3 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
- For Chinese comments, the Finbert model was used to conduct polarity analysis and predict stock price rise☆25Updated 4 years ago
- python量化分析股票的投资组合☆19Updated 8 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
- 基于LSTM的股票数据分析,数据来源于Tushare☆219Updated 6 years ago
- Used for study of company. 用于公司研究, 包括公司财报分析, 公司估值等, 使用了python的编译器ply的lexer,yacc来处理非结构化数据,采用神经网络来预测市场趋势.☆13Updated 2 years ago