【文件属性】:
文件名称:Assignment1
文件大小:39KB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-03-21 01:27:46
Python
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
【文件预览】:
Assignment1-main
----LSTM.py(7KB)
----main.py(330B)
----stock_data.xlsx(36KB)
----README.md(1KB)