基于马尔科夫过程对股票价格的一种预测法！！！！！！

stock_price_prediction_LSTM 使用LSTM预测股票价格。

股票价格预测-LSTM-TCN-GBDT 使用四种算法（LSTM，TCN，GRU，GBDT）进行股票价格的预测和预测结果的检验。

北京大学内部的金融时间序列讲义，很经典的金融时间序列资料。是基于R语言讲述的，体系特别完整。做LSTM，RNN等神经网络模型时可以参考。

股票价格预测

LSTM-DNN进行库存预测 修正LSTM模型的股价预测 它能做什么？ 它可以给出一只股票收盘价的预测值。 它不能预测离现在太远，而它所能做的就是预测明天的价格。 我们需要做的是提供一只股票过去的数据。 评估 我用MAPE（平均绝对百分比误差）评估模型。 通过该模型训练的某些股票的最佳性能可使MAPE达到2％-3％，这意味着精度（1-MAPE）可以达到97％-98％。 训练自己的数据 U首先从互联网上下载股票的csv数据，然后在代码中修改csv路线（在最后一栏中输入收盘价）。 学习性能良好的CPU模型需要花费数小时。 有用吗？ 尽管预测第二天的收盘价表现良好，但无法预测接下来的2,3,4 ...天的价格。 因此这可能会有所帮助，可能没有帮助。 未来 我将把我的股票价格预测系统放在github上，它具有许多新功能，包括预处理数据，训练模型，预测价格，评估模型以及推荐高收益股票。 同时

能自助添加自己关注的股票 自动动态获取当天股价信息 设置高位、低位预警 动态计算购买价位、购买数量

可用于进行序列预测的一维数据集，取自某支股票的某时间段内的价格。

Twitter的股票情绪 将GME Twitter情绪置于GME股票价格之上

支持向量机（support vector machine, SVM）是数据挖掘中的一项新技术，是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。它成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有效办法，虽然他还处在飞速发展的阶段，但它的理论基础和实现途径的基本框架已经形成。支持向量机目前主要用来解决分类问题（模式识别，判别分析）和回归问题。而股市行为预测通常为预测股市数据的走势和预测股市数据的未来数值。而当我们将走势看作两种状态（涨、跌），问题便转化为分类问题，而预测股市未来的价格是指为典型的回归问题。我们有理由相信支持向量机可以对股市进行预测。 本报告是支持向量机对股票价格预测应用报告的综述，旨在于介绍预测股票价格走势的SVM简单预测模型。该模型可以用来预测未来若干天股票价格的大体走势，这对于股票投资可以起到很好的指导性作用。