clickhouse - 收藏夹 - 知乎 近期，Yoshua Bengio 在加拿大多伦多大学 Distinguished Lecture Series 面向计算机及工程方向的硕博研究生进行了一次题为「从深度学习到人工智能（From Deep Learning to AI）」的学术研究方向指导讲座，机器之心技术分析师 Joshua Chou 亲历了这个讲座，… 股票走势预测; CNN. 交通标志的图像由4 5×5卷积内核过滤，创建4个特征图，这些特征图通过最大池合并采样。 下一层对这些子采样图像应用10 5×5卷积核，并再次汇集特征图。 最终层是完全连接的层，其中所有生成的特征被组合并在分类器中使用（基本上是逻辑 前言 我们希望找出跟随价格上涨的模式。通过每日收盘价，MA，KD，RSI，yearAvgPrice 本次推文研究只是展示深入学习的一个例子。 结果估计不是很好。
前言 我们希望找出跟随价格上涨的模式。通过每日收盘价，MA，KD，RSI，yearAvgPrice 本次推文研究只是展示深入学习的一个例子。 结果估计不是很好。 CNN模型预测股票涨跌的始末过程——（一）股票数据的获取股票数据的获取Choice数据—东方财富TushareBigQuant最后列一下我下载成功的数据股票数据的获取股票数据的获取一向是比较繁琐与复杂的，下面我来列举一下我尝试获得数据的几种方法。也欢迎大家来提出更多的好用的方法~Choice数据—东方 大盘股被单股力量操纵的可能性比较低，所以选大盘股.100个交易日为1组，每隔25个交易日，选一组。如果一只股票交易20年，大概可以选得200组。搞50只大盘股，那么就有10k的数据可以使用。数据格式是100个连续交易日的涨跌幅度，卷积核是1*5的矩阵，输出是后面3个交易日的涨跌+总涨幅是否超过5%
（我的思路：1.通过n天的股票数据，预测n+1天的股票涨幅；2.不是每一个n天的股票数据，对n+1天的数据有很好的预测效果，所以我们需要关心的是：有很强“表现力”的n天数据，即连续涨停、连续涨幅超过5%等等；3.n天数据没有太明显表现特征，那对有明显表现 人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟.人工智能已经成功应用在指纹识别，人脸识别，语音识别，图像识别等很多领域，并取得巨大成功。今年阿尔法狗在围棋上战胜职业九段选手李世石，再次将人工智能推向一个新高度。最近斯坦福大学计算机系的Ashwin Siripurapu发表了一篇文章 LightGBM和XGBoost实现时间序列预测(2019-04-02) LightGBM是最近最常见的一类算法，在kaggle比赛中经常被用来做预测和回归，由于性能比较好有着“倚天剑”的称号，而XGBoost则被称为屠龙刀。 The 17 analysts offering 12-month price forecasts for Yandex NV have a median target of 3,124.29, with a high estimate of 3,744.28 and a low estimate of Your Privacy. For California Residents Only Pursuant to the California Consumer Privacy Act (CCPA) The WarnerMedia family of brands uses data collected
（我的思路：1.通过n天的股票数据，预测n+1天的股票涨幅；2.不是每一个n天的股票数据，对n+1天的数据有很好的预测效果，所以我们需要关心的是：有很强“表现力”的n天数据，即连续涨停、连续涨幅超过5%等等；3.n天数据没有太明显表现特征，那对有明显表现 人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟.人工智能已经成功应用在指纹识别，人脸识别，语音识别，图像识别等很多领域，并取得巨大成功。今年阿尔法狗在围棋上战胜职业九段选手李世石，再次将人工智能推向一个新高度。最近斯坦福大学计算机系的Ashwin Siripurapu发表了一篇文章
1996年，[15]使用反向传播和rnn模型来预测五个不同股票市场的股票指数。在[16]中，引入了时间延迟，循环和概率神经网络模型的应用，用于每日股票预测。在[17]中，pso和ls-svm等机器学习算法的应用已被用于标准普尔500股票市场的预测。