幫忙分析走勢圖 - 股票
By Oscar
at 2018-04-02T13:39
at 2018-04-02T13:39
Table of Contents
※ 引述《mjfshaoting (shaoting1204)》之銘言:
: 不知道發文在這裡可不可以
: 如果不行我再刪掉
: 下圖為投資學老師請我們做的股市走勢圖
: 並要求至少訪問三位有股市經驗者 對下圖的未來走勢及見解
: 不過我身邊真的都沒有人才不得已到這裡求助
: 希望版友可以給我意見
: 謝謝大家
: https://i.imgur.com/h3k4hDY.jpg
: 圖為第一天$42.8之後的100天走勢
: 祝大家荷包滿滿
: -----
: Sent from JPTT on my iPhone
我之前的一次作業是用五檔來預測及時股價變化及趨勢
github page 如下:
https://github.com/loichan-tw/Stock_prediction_five_ticks
其實就是選定一檔股票以後 把前幾年的所有五檔用 lstm 下去train
這個版本的是去基本市況報導爬下來的 買賣五檔的價格和數量資料
目標是要預測下一指定時刻的及時股價預測和之後的趨勢
準確率約在60~70%之間 (我測了 3008 2330)
我試了三種不同的方法 最簡單的是回歸的方法 表現也最差
其他兩種就是常用的RNN CRNN 的架構 效果有好不少
可能對於股場每天盯盤的老手不算甚麼
但至少對於新入股市的人是一個參考 比亂猜好一些
如果想要預測自己選的股票python安裝好 然後下載好五檔的歷史資料下去學習
tran好後把model 存好
jupyter notebook內有整理好的內容 可以秀出你想要預測的結果
當然應該會有蠻多參數要改的 XDD
有任何問題歡迎來信討論
網址內也有報告 和投影片 因為當時做的倉促 若有錯請多指教
不知道這樣對你有沒有幫助
你如果的歷史資料夠多 也可以把當日的收盤或開盤價 用lstm 直接硬train一發
youtube上有教學 準確率比50%高一點點 主要原因是因為時間拉長干擾因素太多
過去股價和今日的相關性不高 利用五檔 因為是短期變化 所以準確度會高蠻多的
當然每支股票可能結果會不一樣 我目前也只對一些大型的權值股做測試
也都在實驗階段 還沒到實戰 先給你參考囉~
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: 不知道發文在這裡可不可以
: 如果不行我再刪掉
: 下圖為投資學老師請我們做的股市走勢圖
: 並要求至少訪問三位有股市經驗者 對下圖的未來走勢及見解
: 不過我身邊真的都沒有人才不得已到這裡求助
: 希望版友可以給我意見
: 謝謝大家
: https://i.imgur.com/h3k4hDY.jpg
: 圖為第一天$42.8之後的100天走勢
: 祝大家荷包滿滿
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: Sent from JPTT on my iPhone
我之前的一次作業是用五檔來預測及時股價變化及趨勢
github page 如下:
https://github.com/loichan-tw/Stock_prediction_five_ticks
其實就是選定一檔股票以後 把前幾年的所有五檔用 lstm 下去train
這個版本的是去基本市況報導爬下來的 買賣五檔的價格和數量資料
目標是要預測下一指定時刻的及時股價預測和之後的趨勢
準確率約在60~70%之間 (我測了 3008 2330)
我試了三種不同的方法 最簡單的是回歸的方法 表現也最差
其他兩種就是常用的RNN CRNN 的架構 效果有好不少
可能對於股場每天盯盤的老手不算甚麼
但至少對於新入股市的人是一個參考 比亂猜好一些
如果想要預測自己選的股票python安裝好 然後下載好五檔的歷史資料下去學習
tran好後把model 存好
jupyter notebook內有整理好的內容 可以秀出你想要預測的結果
當然應該會有蠻多參數要改的 XDD
有任何問題歡迎來信討論
網址內也有報告 和投影片 因為當時做的倉促 若有錯請多指教
不知道這樣對你有沒有幫助
你如果的歷史資料夠多 也可以把當日的收盤或開盤價 用lstm 直接硬train一發
youtube上有教學 準確率比50%高一點點 主要原因是因為時間拉長干擾因素太多
過去股價和今日的相關性不高 利用五檔 因為是短期變化 所以準確度會高蠻多的
當然每支股票可能結果會不一樣 我目前也只對一些大型的權值股做測試
也都在實驗階段 還沒到實戰 先給你參考囉~
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Tags:
股票
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By Agatha
at 2018-04-03T23:30
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at 2018-04-04T11:22
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at 2018-04-13T15:49
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By Doris
at 2018-04-17T17:32
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at 2018-04-22T08:23
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at 2018-04-23T05:50
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at 2018-04-24T08:53
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at 2018-04-27T13:27
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