神經網絡預測股票價格

基于遺傳算法的神經網絡預測股票的價格有現實意義嗎知乎

有一定參考價值但你不能以此為實際購買股票的唯一依據，不然會賠的很慘不要只依賴算法結果…望采納

目前還達不到非常準確的效果，決定股票走勢的因子很多，有些如突發的并購、減持、宏觀經濟的事件、公司人事的更迭等等，這些事件神經網絡沒法給出好的判斷。

預測股票可不是有以往股票數據就能的，要考慮因果性，現實事件與股票波動有因果性，也就是時序性。在這情況下有LSTM單元組成循環神經網絡可以做到，但訓練集的強度跟體積可是很大的，這需要注意。

預測股票價格沒有意義。單支股票價格，多股組合，大盤這些都可以使用神經網絡來學習，02年就做過了，漲跌預測平均能達到54%到57%的準確率，但是只能定性，無法定量，因此，在扣除印花稅之后無利可圖。純粹使用股票交易數據來...

神經網絡預測時間是指使用神經網絡算法預測時間序列數據的過程。時間序列數據是指關于時間的連續的數據，例如每小時的天氣、股票價格等。神經網絡是一種機器學習算法，它通過學習數據和規則來完成預測。在預測時間序列數據時，神經...

是的，長短時神經網絡只適用于時序網絡，它是一種特殊的深度學習模型，用于處理時間序列數據。它可以預測時間序列中的各種行為，例如股票價格，氣象數據，語音信號等。長短時神經網絡通過結合長期記憶（LSTM）和短期記憶（GRU）...

2.自然語言處理:人工神經網絡可用于機器翻譯、文本分類、情感分析、語義理解等,應用于聊天機器人、搜索引擎等。采用深度學習方法可以實現上下文理解和詞義消歧。3.預測與決策:人工神經網絡可以用于股票預測、商品銷量預測、疾病...

bp神經網絡預測用的普遍嗎不普遍，BP神經網絡是一種監督式學習算法，它通常用于分類或回歸問題，如分類文本、圖像或語音，或預測股票價格等。它不能很好地處理非結構化數據，如文本、圖像或語音，也不能很好地處理復雜的非...

人工神經網絡輸出結點數為1,取股價變化趨勢的閾值a=0選的一段時間漲跌的平均值;預測步長k=1。輸出結點Y(t)定義如下:Y(t)=0時,預測股價在t+1開始的單日漲幅或跌幅不超過a,即預計處于下跌趨勢;Y(t)=1...

對神經元之間的連接權矩陣做出處理，使誤差減小。經反復學習，最終使誤差減小到可接受的范圍。具體步驟如下：1、從訓練集中取出某一樣本，把信息輸入網絡中。2、通過各節點間的連接情況正向逐層處理后，得到神經網絡的實際...