RNN 股價預測：循环神经网络（RNN）实现股票预测原创
循环神经网络（RNN）实现股票预测原创
運用LSTM 進行多變數股價預測
https://medium.com
LSTM 是RNN 的一種變體，而RNN（Recurrent Neural Network），是一種善於處理序列型資料的神經網路模型，但關於RNN 為何能處理序列型資料， ...
應用RNN於股價漲跌預測之研究
https://ndltd.ncl.edu.tw
透過遞歸神經網路(RNN)自我學習特徵的方式，本研究將比較不同特徵及參數設定的影響，包括(1)神經元數目(2)隱藏層數目(3)不同預測週期(4)不同的標準化方法(5)不同的指標(如 ...
【Day 11】RNN股票預測—收集資料
https://ithelp.ithome.com.tw
RNN主要模型分為三種，分別為Simple RNN、LSTM、GRU，差別在於LSTM補強RNN長期記憶的短版，而GRU為LSTM的簡化。接下來我們就要以股票預測的實例來介紹RNN的模型運作。
LSTM
https://medium.com
從一個簡單的RNN在學習股價上，我們可以將Pt-1的資料input，並對Pt股價進行學習，而M1即是將hidden output存起來，並當我們要train Pt，並針對Pt+1進行 ...
利用長短期記憶演算法建立股票預測模型
http://ielab.ie.nthu.edu.tw
模型架構-RNN. Page 14. 研究方法. 長短期記憶模型(Long Short-Term Memory , LSTM) ... 第一種模型可用於長期趨勢預測；第二種模型屬於預測未來的股價走勢，. 用於 ...
實作
https://wenwender.wordpress.co
使用RNN-based的演算法可以將時間的屬性考慮進去，意即昨天的股價對於今天的股價會有影響這個想法是在RNN中得以實現的，而LSTM又改良了一些RNN的缺點， ...
論文導讀：利用MI
https://www.finlab.tw
這是個特別針對金融股價預測所研發的架構，其原理是先找出想要預測的timeseries，並且找出N條高度正相關的timeseries（以股票而言，就可能是同類型的公司股價），還有N條最 ...
基於C
https://ndltd.ncl.edu.tw
本研究主要目的是解決複雜的股市中，至今仍無一套自動化調適的股價趨勢預測方法。因此本研究將建立一套具有資料處理、特徵工程、趨勢預測與回測交易的自動化人工 ...
R語言預測股價之LSTM範例
https://hackmd.io
1.建立模型特徵、預測目標 ... 為簡化特徵，本範例單純以調整後收盤價作為特徵預測隔日調整後收盤價， 並且記錄標籤日期預防使用未來資料。