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文件大小: 39kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-21
详细说明：退货中的LSTM方法
该项目使用LTSM方法来预测库存回报。
数据：股票价格，市盈率和周转率600309.SH
期间：20190101-20210228
火车时间：20190101-20201231
测试期：20210101-20210228
依赖包
张量流
凯拉斯
斯克莱恩
操作说明
-LSTM.py：此python文件包含数据处理和LSTM模型的功能，我将其打包为一个名为LTSM_stock的类
main.py：获得最终结果的主要功能
贡献和思想
参考博客使用的时间段为20160301至20171231，但此期间的市场表现稳定甚至良好。为了测试不同的时期，我选择了最近几年和2019年的股票狂跌，而covid-19影响了世界，因此这个时期并没有一个很好的预测，这表明博客中的这种模型并不总是正确的。
另外，我将代码放入包中，以使其他人更容易使用。
该模型可以通过多种方式进行优化。例如，我们
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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