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  1. 深市沪市股票预测源码

  2. 简单的股市预测模型，测试环境windows 10 ,anaconda4.4 ,py3.6

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-04
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：yyhjjk

  1. Springboard-Capstone-源码

  2. 年度财务报表的投资决策 股市 在股票市场上，个人或实体可以购买和出售公开持有的公司股票。股市非常动荡，而且有很多因素，例如利率，失业，通货膨胀等。尽管通过Robinhood等应用程序可以更容易地在股市上进行投资，但要弄清楚买卖好股票来赚钱并不是一件容易的事。一个简单的任务。通过这个项目，我寻求建立一个机器学习模型，该模型将使用公司年度财务报表中的信息来预测公司的股票是否将是一项良好的一年投资。 1.资料 该项目中使用的数据集可在网站上找到。有5个不同的数据集，代表从2014年到2018年的5个

  3. 所属分类：其它

  1. Stock-Market_ai-源码

  2. 股票市场AI 这是我尝试创建可以做出股市决策的人工智能的尝试； 实际赚钱并不多，因为它只是在尝试不同类型的人工智能，所以乐在其中 数据 此文件夹包含此模型将用于训练的数据 尝试1 这是第一次尝试，使用递归神经网络预测下一个“重要事件”将是高峰还是谷底。 以此为基础，只要下一个“重大事件”达到顶峰，我们就可以买入，到谷底时才可以卖出。

  3. 所属分类：其它

  1. fastapi-ml：使用FastAPI部署的股市预测ml模型-源码

  2. FastAPI部署的股票市场预测模型（使用Prophet） 若要使用，请使用与以下请求类似的请求查询API， $卷曲--header“内容类型：application / json” -请求POST --data'{“ ticker”：“ MSFT”}' 股票代号的价值是您要对其进行库存预测的公司。

  3. 所属分类：其它

  1. 股票价格分析预测模型-源码

  2. 股票价格分析和预测建模 站点部署在GitHub Pages上： 研究标题： 股票价格分析和预测建模–机器学习项目 客观的： 使用Tesla，Microsoft和GameStop建立股价预测模型 开发多个仪表板和股票市场数据集以进行比较 洞悉未来的开盘价和收盘价 通过交互式仪表盘比较市场量，高点和低点，开盘和收盘价的预测值与实际值 研究问题： 1.什么时候是最佳买卖时期？ 2.什么是可见的趋势？ 3，市场量，高点和低点以及开盘和收盘价的预测值与实际值 数据采集​​： 所有的股市数据都是

  3. 所属分类：其它

  1. 股市模型-源码

  2. 股市模型 ＃此zip文件由资产文件夹和index.html文件组成。 下载并运行index.html文件 #Assets文件夹：-* CSS *图像*库* CSS：-global.css-该文件包含圆形图表的样式main.css-此文件包含堆叠图表的样式（“超时贡献”列）media.css-此文件包含响应样式nav.css-此文件包含垂直导航栏样式page.css-此文件包含整个页面样式top-bottom-nav.css-此文件包含顶部和底部导航菜单的样式（响应）* Lib：-此文件夹包含图表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：923kb
    • 提供者：weixin_42165508

  1. 金融模型应用程序：金融应用中基于图形的模型的论文集-源码

  2. 图模型在财务中的应用 库存预测 通过图卷积神经网络整合公司关系以预测股价（CIKM 2018） 股票预测的时间关系排名（ACM TOIS 2019） 使用滚动窗口分析探索图形神经网络进行股市预测（NIPS Workshop 2019） 使用外部知识基于图神经网络进行金融事件预测（CIKM 2019） 通过时间卷积网络的知识驱动型股票趋势预测和解释（WWW 2019） 使用图网络对股票关系进行建模以进行隔夜的股票移动预测（IJCAI 2020） 通过社交媒体文本和公司关联对股票走

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  1. Stock_CNN-源码

  2. Stock_CNN 通过代表1代表上升和代表0代表下跌来预测市场的第二天。 但是，此模型将价格与窗口的第一价格进行比较，这使得交易者很少使用它。 该模型同时测试了波斯和美国股市。 完整的实现请参见页面底部的[1]。 参考 [1] RMI Kusuma，T.-T。 Ho，W.-C. 高o u和K.-L. Hua，“使用深度学习神经网络和烛台图表示来预测股市”，arXiv预印本arXiv：1903.12258，2019年。

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  1. SP-500-预测器-源码

  2. 介绍 在这份报告中，我将展示用于预测标准普尔500指数的方法。 开发一些方法来预测标准普尔500指数每天的收盘价变化幅度有多大，这将有助于我一窥未来的前景。 以及给我一点经验，并教给我预测股市的不同方面。 使用的编码语言是Python3，还有Numpy和Pandas用来处理csv文件。 TensorFlow还被用来创建神经网络模型来执行预测。 所有数据都是从Yahoo Finance检索的。 方法 一个长期的短期记忆（LSTM）神经网络用于预测标准普尔500指数每日收盘价变化的百分比。 LSTM

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  1. fastapi-prophet：使用Prophet和FastAPI进行的股市预测-源码

  2. 使用Prophet和FastAPI进行的股市预测 训练先知模型并为给定的股票行情运行股市预测 细节 开发堆栈 FastAPI： ：//fastapi.tiangolo.com 码头工人： : SQLAlchemy： ： 数据库（异步SQLAlchemy Core查询）： : fbprophet（时间序列预测）： ://facebook.github.io/prophet yfinance： ： 测试： pytest： ://docs.pytest.org/en/s

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    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：731kb
    • 提供者：weixin_42134769

  1. AI-Stock-market-trend-predictor：一个ML模型，可使用Python和Sci-kit学习库来预测公司的股票价值是上涨还是下跌-源码

  2. AI股市趋势预测器 一种使用时滞方法和Keras和SK-learn的机器学习算法来预测库存变化迹象的工具，其最大准确性为89％（LSTM）。

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：854kb
    • 提供者：weixin_42166918

  1. 股票感觉：基于情感字典和机器学习的股市舆情情趣分类可视化Web-源码

  2. 股市舆情情感分类可视化系统 最后更新2018年7月16日 此Web基于Django + Bootstrap + Echarts等框架，个股交易行情数据调用了Tushare接口。关于舆情文本数据采取先爬取东方财富网股吧论坛标题标题设置机器学习训练集，在此基础上运用scikit-learn机器通过Django Web框架，将所得数据传递到前端通过Bootstrap渲染过的html，对数据使用Echarts进行图表可视化处理。 不足之处或交流学习欢迎通过邮箱联系我 目前的功能： 个股历史交易行情 个股

  3. 所属分类：其它

  1. Stock-Market-Prediction-源码

  2. 股市预测 作者：陈宁 目录 概述 由于金融股票市场的复杂性质，准确预测股票市场资产是一项重大而具有挑战性的任务。 考虑到强大的计算引擎的日益增长的可用性和可承受性，深度学习预测方法已经证明了其在财务方面的效率。 业务理解 建立使用NN或其他先进技术的时间序列回归模型来预测股票市场。 股票市场预测旨在确定金融交易所股票价值的未来变动。 该项目有助于股票投资者和投资银行更好地了解制定经济策略和制定财务决策。 数据采集 数据是通过API调用或Web搜集从三个不同的Web来源收集的。 Web报废分类的

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    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：70mb
    • 提供者：weixin_42131342

  1. Capstone-源码

  2. 一个闪亮的股票市场预测应用程序 我将这个应用程序作为我的Capstone项目创建，以在KGI的密涅瓦学校获得本科学位（计算机科学专业）。 此应用程序的目的是使它的用户能够探索股票市场以及一些用于预测股市的预测模型。主要目标受众是属于经济活动人口（PEA）的墨西哥人，因此，我用西班牙语和英语创建了该应用程序的版本。 该应用程序具有两个主要功能。第一个是对历史数据的分析以及对此数据的预测算法。第二个是投资组合模拟，它也使用预测算法分析。第一个功能允许用户查看各种股票的股价历史数据。例如，用户可以选择

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