神經網絡的股票價格預測

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

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...

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...

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...

還沒有，但是我仿真出了你的智商趨勢，樂觀地講，還沒到脊椎動物亞門真獸亞綱靈長目生物的最小值。

人工神經網絡有很多模型，但是日前應用最廣、基本思想最直觀、最容易被理解的是多層前饋神經網絡及誤差逆傳播學習算法（ErrorBack-Prooaeation），簡稱為BP網絡。在1986年以Rumelhart和McCelland為首的科學家出版的《Parallel...

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...

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）...

回答：樓主的說法似乎不太對首先,訓練數據的主要區別是什么是測試數據:如果我有一堆計時數據,首先隨機分為兩堆,一堆訓練只用于看模型是好的,然后前者稱為訓練數據。下面是幾個訓練數據序列。(注意不要把訓練數據的結果作為...