lstm股票論文：結合LSTM 股價預測與基因模糊交易策略
結合LSTM 股價預測與基因模糊交易策略
應用LSTM模型進行台灣股市的股價預測研究以產業龍頭股為 ...
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本論文以0050-台灣50 2010年1月到2020年5月的歷史交易資料作為機器學習的資料集。我們選定LSTM作為股價預測模型，以Huber Loss的Delta參數調整主要研究方向，並分析不同的 ...
以委託單資料預測當日股價趨勢－LSTM類神經網路模型之應用
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本研究採上市公司之日內資料，並以LSTM類神經網路模型預測當日股票價格走向，並參考在過去的文獻中Parlour (1998)、Bacidore et al(2003)、Hansch et al(2003)的文獻， ...
論文導讀：利用MI
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這篇文章提出了multi-input LSTM model，來使用額外的神經網路額外架構，從低相關連的資訊找出有價值的，並且濾掉不必要的雜訊。並且利用了額外的LSTM邏輯來建構「 ...
台灣股市股票價格預測模型之比較：以LSTM GRU Prophet ...
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... （LSTM）和門控循環單元(GRU)。而預言家(Prophet)是Facebook開發的一個時間序列模型，「Prophet」適用於有趨勢及季節性週期變化結構的資料。在本論文中，通過使用長短期 ...
大數據分析與LSTM模型於股市投資策略之研究－以台灣各類 ...
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第二部份則為探討長短期記憶模型(LSTM)之最佳模型參數與最佳交易策略，以2009~2015年為訓練期，價、量與技術指標(RSI、KD)為參數訓練LSTM模型，並回測2016~2019年類股資料 ...
一種利用LSTM模型預測股票趨勢的方法
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論文名稱: 一種利用LSTM模型預測股票趨勢的方法. 論文名稱(外文):, A Method of Predicting Stock Market Trend by Using LSTM Model. 指導教授: 黃德成. 指導教授(外文): ...
台灣股市股票價格預測模型之比較： 以LSTM GRU Prophet ...
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而預言家(Prophet)是Facebook開發的一個時間序列模型，「Prophet」適用於有趨勢及季節性週期變化結構的資料。 在本論文中，通過使用長短期記憶（LSTM）、門控循環單元(GRU) ...
利用LSTM神經網路和情緒分析進行短期股價預測
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論文摘要股市價格的改變具有高波動性的特質，是因為影響因素眾多所導致，因此在 ... 股票歷史成交資訊，輸入LSTM神經網路進行股價預測。實驗結果發現加入二項情緒 ...
以深度學習LSTM 方法進行台灣加權股價指數預測
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... LSTM、RNN、GRU 方法之混淆矩陣精確度，最終在分辨上漲下跌方向上得到較好的結果。進而證明深度學習方法應用於台灣大盤股票 ... 論文名稱(外文):, Analysis and prediction ...