使用Tensorflow运行CNN以预测股票走势。 希望找出跟随价格上涨的模式。 使用CNN网络运用在股票数据，每一张图含有十个timestep，含有14个因子，每次向模型中输入10张图 分别用CNN、GRU和LSTM实现时间序列预测（2019-04-06) 卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及门控单元网络(GRU)是最常见的一类算法，在kaggle比赛中经常被用来做预测和回归。今天，我们就抛砖引玉，做一个简单的教程，如何用这些网络预测时间序列。 序列预测问题，cnn、rnn各有什么优势？ 窗口和序列问题相同之处在于同样考虑前后，但rnn没有也不会考虑到空间上下问题。类似股票的价格，也不会在同一个x上出现多个y（价格），整个空间只有一条线，这样的数据密度本身也是不适合用cnn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 参议院情报委员会周四得出结论，2016年大选中俄罗斯曾瞄准了50个州的选举系统，其干涉力度比以往所认识到的更为深远，而当时的州和联邦官员基本上没有发现。 这份报告是委员会对俄罗斯2016年大选干预的…
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