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我正在寻找一个使用Tensorflow预测数据的示例。我已经尝试过一些代码，但我还是Tensorflow和Python的初学者。例如，我通过训练和测试旧的股票价格来预测股票价格。现在我想整合的不仅仅是旧的股票价格，比如交易量，来预测未来的股票价格。我如何实现这一点？
浏览 24提问于2020-12-28得票数 0
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我是tensorflow的新手，我正在使用学习如何使用LSTM来预测股票市场的价格。问题是:在对模型进行培训和保存之后，我应该如何实际使用它来预测市场的未来呢？
浏览 5提问于2020-12-06得票数 0
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我正在尝试为一个与预测(类似于股票价格预测)相关的问题提出一个实验性的解决方案。在我必须自己编写代码的情况下，我如何确定LSTM的数量和预测正常工作所需的单元数量？
浏览 7提问于2021-09-15得票数 0
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使用LSTM进行样本外预测
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这是一个关于在Python中使用keras & tensorflow使用LSTM模型进行真实未来预测的一般性问题(可选R)。例如，股票价格。但我想要做出真正的未来预测/样本预测。有没有人有想法&愿意分享一些想法？我只想到使用滚动窗口，但那根本不起作用。所以我很高兴你们得到的每一条建议。
浏览 0提问于2019-07-21得票数 0
Web应用程序还使用机器学习和深度学习算法来进行预测。这些预测模型作为单独的应用程序部署在单独的服务器上，其预测功能与芹菜作为单独的任务集成在一起。例如，X(用户)希望知道股票价格的预测，并向web应用程序提交查询。Web应用程序将使用X的查询负载启动芹菜任务。这使我们的性能提高到10倍，与我们使用RESTful端点部署机器学习预测模型时相比。为了深入学习，我们需要迁移到Tensorflow，并将其与芹菜集成。经过深入研究，得出了在机器学习服务器上使用Tenso
浏览 6提问于2019-10-22得票数 3
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我有一个“来自在线教程”的tensorflow演示模型，它应该可以预测标准普尔的股票价格，当我运行代码时，每次运行它，我都会得到不一致的结果。训练数据不变，我抑制了块状洗牌，.但是，当我在同一次运行2次预测时，我得到了一致的结果“即只使用一次训练，运行两次预测”。
这是我的代码位置
浏览 8提问于2017-06-28得票数 0
我正在尝试应用一种RNN类型，例如LSTM，用于时间序列预测。我有输入，y(股票回报)。对于每个时间戳，我希望获得预测。Q1 -我选择seq2seq方法正确吗？我还希望使用以前时间戳中的预测(用一些常量初始化初始值)作为额外(仍然使用我现有的输入)的平方残差形式的输入，即使用eps_{t-1} = (y_{t-1} - y^_{t-1})^2作为t处的额外输入那么，如何在tensorflow或pytorch中做到这一点呢？ 我试着在附图上描绘我想要的东西。The graph 附注：对不起，这个问题表达得不
浏览 32提问于2020-01-04得票数 1
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我试图建立一个基于张量流和Keras的股票价格预测的LSTM模型。所以我试着在我的木星笔记本上安装张量流和角。我使用的是2020 MacBook Air M1。首先，我尝试通过终端通过下面的代码安装它上述代码工作正常，安装成功。但是当我试图在我的木星笔记本中输入张量流时，我无法做到这一点。pip install tensorflow安装是成功的。我试着用它们导入库。from tensorflow.keras
浏览 1提问于2022-08-06得票数 1
到目前为止，我正在(拼命地)试图弄清楚Tensorflow 2.0，但我想我现在已经接近我需要的东西了。我跟随创建了一个简单的网络来预测股票数据(而不是天气数据)，现在我想做的是，使用验证数据集的最新/最新部分预测未来。我希望其他人已经通读了这篇文章，并能在这里帮助我。“...where dataset”类型中抽取一个随机块(3次)，在我的例子中是一个20行x 9列的部分，然后使用模型的multi_step_plot函数显示一个图，其中包含基于验证数据集的随机部分的预测值因此，如果我在验证数据集
浏览 17提问于2019-11-11得票数 0
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假设主要的目标是预测股票的价格，假设有两个模型，第一个模型用于情绪分析，它的主要目的是处理新闻文章，预测股票价格是涨是跌。第二个模型是LSTM，它以历史价格数据为输入，并预测下一个时期(可以是一分钟、一天、一个月……)价格。假设我希望LSTM模型也考虑情绪分析的结果，以及以相同方式预测不同度量的其他模型的输出，这有可能吗？通常是怎么做的？我认为同样的逻辑也适用于许多其他的例子(推荐系统，零售库存预测.)
浏览 5提问于2020-10-03得票数 0
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我在一个演示中使用tensorflow和python来预测股票价格。但是当我将dropout添加到代码中时，生成的图形似乎不正确。请指出哪里出了问题。
浏览 2提问于2017-04-25得票数 0
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用于股票预测的特征提取
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我得到了每天20只股票的数据集-- 60天前。这些股票会影响我想要预测的股票x，我也得到了股票x的值。我想创建一个模型来预测股票x，并用10个交叉验证来测试它。
浏览 3提问于2020-07-29得票数 0
我想知道如何预测和获得未来的时间序列数据后，模型培训。我想在N步之后得到这些值。我想知道时间序列数据是否被正确地学习和预测了。如何正确地获得以下(下一个)值？在本例中，我想得到t+1, t+2 ... t+n 我试过使用股票指数数据我意识到有些地方不对劲，我尝试使用另一个官方数据，所以我使用了T
浏览 2提问于2020-03-07得票数 0
我已经阅读了一些文章，现在正在尝试使用tensorflow编写自己的代码。一切都很好。每次我运行模型时，我都会得到非常不同的预测。我理解，因为这个模型非常基础(试图仅使用收盘价来预测股票价格)，这是意料之中的。此外，我相信在后台tensorflow使用一些随机化过程来初始化变量。我已经将这个添加到下面的代码中，但是当我重新运行我的代码时，我得到了非常不同的预测。我应该如何使用se
浏览 13提问于2019-08-15得票数 0
我目前正在使用Tensorflow作为后端的Keras。下面显示了一个LSTM序列预测模型，用于预测数据序列中的一个步骤(输入30个步骤，每个步骤有4个特性，输出预测步骤31)。我的第一个想法是，我的数据模式必须过于复杂，无法准确预测，至少在这个相对简单的模型中是如此，所以它能够返回的最佳答案基本上是输入的最后一个元素。不过，我以前从未观察过这种行为，我以前也使用过这类数据，并取得了成功的结果(在上下文中，我使用了一个具有主动稳定器的复杂物理系统中的4个点的振动数据；这种预测被用于pid
浏览 3提问于2018-01-16得票数 2
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我正试图做一个未来的股票价格预测，我已接近完成，但最后一步已使我困惑。如何根据给定数据的不同平均值来预测的未来？使用这些数据(StockPrice平均图)，是否有可能使用平均数据来预测原始数据的未来？如果任何人有任何联系或想法，我将是如此伟大！
浏览 5提问于2022-08-08得票数 0
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最近，我正在研究一个LSTM代码来预测未来的股票价格。我没有得到好的结果。同时，我也看到很多关于股票市场数据的文章都是随机游走的，不能通过机器学习来预测。我也知道过度拟合是预测的最大问题，但一位技术分析师使用了一些股票指标。我也把它们喂给了我的LSTM，但仍然没有取得好的效果。我不明白如何基于技术分析来预测，但是我们不能用机器学习和神经网络来进行预测。
浏览 0提问于2021-01-20得票数 -1
我目前正在开发一个基于其他数据来预测股票收盘价的LSTM模型。这是我第一次使用RNN。我正在使用tensorflow。以下是我的输入数据的形状：在我看来，输入数据的形状是正确的。
浏览 177提问于2021-06-16得票数 0
我正在尝试使用sklearn来预测股票价格。我对预测是个新手。我尝试了sklearn中使用高斯hmm进行股票预测的示例。但是预测给出了覆盖在价格上的状态序列，它还从给定的输入收盘价中提取点数。
浏览 1提问于2013-06-24得票数 1
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