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真实的镜子--(一个投资者1994-2003交易回顾) 久远的记忆----我的1994 我生活在东北的一座省会城市,母亲早逝,家境不好,因经济拮据,家里人常做一些小生意,我经常去帮忙,渐渐的我也对赚钱充满兴趣,小学毕业那年1982年我还曾在家门口 彼得·林奇对股民的60条忠告 - MBA智库文档 彼得·林奇对股民的60条忠告 前言 在华尔街,彼得·林奇被誉为“最具价值的明星基金经理人”和“全球最佳选股者”,甚至有媒体将沃伦·巴菲特称之为“股神”,而将彼得·林奇称之为“股圣”。 彼得·林奇——平安_Peace_be_with_you——东方财富网博客 中国财经门户网站东方财富网(www.eastmoney.com)博客频道——东方财富博客,拥有实时的推荐评论股市的博文,最具人气的财经博客排行榜,还有最热门财经名人博主人气榜。东方财富博客万博园中名人博主为您指点股市,评述财经新闻。
三:CNN+LSTM+Attention机制预测收盘价,聚宽(JoinQuant)量化交易平台是为量化爱好者(宽客)量身打造的云平台,我们为您提供精准的回测功能、高速实盘交易接口、易用的API文档、由易入难的策略库,便于您快速实现、使用自己的量化交易策略。 本文是对于medium上Boris博主的一篇文章的学习笔记,这篇文章中利用了生成对抗性网络(GAN)预测股票价格的变动,其中长短期记忆网络LSTM是生成器,卷积神经网络CNN是鉴别器,使用贝叶斯优化(以及高斯过程)和深度强化学习(DRL)优化模型中超参数。此外,文章中非常完整地实现了从特征抽取 (译)卷积神经网络在股票中应用 摘要. 卷积神经网络使计算机视觉领域发生了革命性的变化。 本文探讨了CNNs的一个典型应用:利用卷积网络来预测股票价格的变动,即利用卷积网络来预测过去价格波动的时间序列,其目的是利用它们来买卖股票,以赚取利润。 准确预测股票市场是一项复杂的任务,因为有数百万种情况会影响它。 因此,我们需要能够尽可能多地捕获这些前置条件。 我们还需要做出几个重要的假设:1)市场不是100%随机,2)历史重复,3)市场遵循人们的理性行为,4)市场是“ 完美的 ”。 时间卷积网络的含义,顾名思义就是将CNN方法用于时间序列中,主要是dilated-convolution and causal-convolution; prophet预测原理,各参数对模型拟合效果、泛化效果的影响; TPA侧重选择关键变量; 2018.11.26更新,添加第二点特征工程的kaggle第5名方案解题思路,补充acf和pacf阶
准确预测股票市场是一项复杂的任务,因为有数百万种情况会影响它。 因此,我们需要能够尽可能多地捕获这些前置条件。 我们还需要做出几个重要的假设:1)市场不是100%随机,2)历史重复,3)市场遵循人们的理性行为,4)市场是“ 完美的 ”。