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楼主: cqiao
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[程序化交易] 一本有深度学习股票预测案例的E文书 [推广有奖]

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cqiao 发表于 2018-7-6 07:46:26 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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wyr629 在职认证  发表于 2018-7-9 09:38:33 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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Glorevo 发表于 2018-7-10 15:16:28 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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cqiao 发表于 2018-7-13 20:28:39 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
本文的股票预测章节对DL4J的LSTM用法有一定的参考价值,特别是用spark大数据处理,对使用LSTM进行股票预测也有参考价值,不过在数据预处理方面有些简单了,比如说使用的是数据归一化,而不是标准化。归一化如果用在T+1市场的日线级别预测,价格使用的是相对前收的涨跌幅,是没问题的,否则很可能需要过滤异常值了。
       LSTM进行时间序列预测有很多坑,比如说前阵子电话面试一家智能投顾公司,对方提出如何将市场的整体状态输入网络,他的意思是将100日均线之类的指标输入进网络。我跟他说,直接将均线作为LSTM特征输入是不恰当的,LSTM有exampleLength参数,可以让它等于100,让网络自动统计需要的信息。这样做实际上是假定了100天前的数据已经比较陈旧了,对当前价影响可以忽略了。如果一定想将均线作为LSTM特征输入,那可能需要用计算图构造混合网络了。他好像对这个回答不满意。
       理论上是这样的,当然在实践中,有把均线作为LSTM特征的想法,尝试一下也未尝不可,毕竟机器学习本身就是一个实践性很强的学科。
       个人认为,如果想用不同周期的统计指标作为特征,最好选用MLP结构的深度网络,通过精心选择和处理特征,应该也能取得好的结果。

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