文件名称：deeptrading:Tensorflow Jupyter笔记本的深度神经网络交易收藏
文件大小：126.6MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-04 13:33:19
tensorflow algotrading tensorflow-tutorials algorithmic-trading JupyterNotebook
深度交易 DeepTrading是Jupyter笔记本的集合。 目的是以系统化但灵活的方式组织所有必要的步骤，以基于Tensorflow软件计算和构想交易系统。 有关更多信息，请参见： 安装 如果您是黑带（BB），则“快速方式”是您的安装方式，否则请使用“详细方式”。 什么！，等等...我是黑带吗？ 好吧，如果您可以将这些Jupyter笔记本与“ Quick Way”说明一起使用，那么可以肯定，您是BB。 快速方式（黑带） 强烈建议在指定的Conda虚拟环境中运行DeepTrading。 要安装Conda，您可以在整个Web上分发的许多教程中的任何指导下进行。 git克隆 cd深度交易 conda env创建--file environment.yml conda激活深度交易 您可能想要一个.env文件。 这是一个配置文本文件，用于定义要传递到应用程序环境中的一些变量。 .
【文件预览】：
deeptrading-master
----models()
--------checkpoint(107B)
--------07_First_Forex_Prediction.data-00000-of-00001(7.95MB)
--------07_First_Forex_Prediction.index(1KB)
--------07_First_Forex_Prediction.meta(69KB)
----images()
--------sqlite_transformations.png(74KB)
--------graph_1.png(25KB)
--------supervised_learning_flowchart_avatar.jpg(127KB)
--------graph_2.png(135KB)
--------one_layer_network.png(204KB)
--------graph_4.png(251KB)
--------graph_3.png(154KB)
--------nn.png(44KB)
--------deep_network_model_avatar.jpg(118KB)
--------simple_graph.png(37KB)
----environment.yml(451B)
----data()
--------raw()
----model()
--------tmp()
----LICENSE(1KB)
----requirements.txt(222B)
----.gitignore(885B)
----README.md(17KB)
----notebooks()
--------04_One_Hidden_Layer_NN_Save_Restore.ipynb(67KB)
--------01_How_TensorFlow_Works.ipynb(13KB)
--------06_Multiple_Hidden_Layers_NN-Restoring_Model.ipynb(12KB)
--------07_First_Forex_Prediction-60Min.ipynb(563KB)
--------02_Tensors.ipynb(20KB)
--------07_First_Forex_Prediction-240Min.ipynb(500KB)
--------08_Gold_Prediction-60Min.ipynb(1.46MB)
--------05_Multiple_Hidden_Layers_NN.ipynb(1.07MB)
--------03_One_Hidden_Layer_NN.ipynb(57KB)
--------07_First_Forex_Prediction_15Min.ipynb(521KB)