lstm 人工智能深度学习量化交易

【python量化】基于backtrader的深度学习模型量化回测框架

写在前面在本文中，我们将介绍使用PyTorch构建一个深度学习模型，并将其集成到backtrader回测框架中。具体地，我们将使用PyTorch来实现一个长短期记忆神经网络（LSTM）模型，并将其应用于股票价格预测。由于...

深度学习LSTM_理论

LSTM(Long short-term memory)是一种在深度学习中广泛使用的RNN结构，擅长捕捉长期的依赖关系，适合序列预测。（为什么能捕捉长期依赖关系？和传统的神经网络不同，LSTM包含反馈连接，（带来的好处是）能够处理全部...

AI人工智能深度学习算法：在健康医疗领域部署智能深度学习代理

标签：计算科学神经计算深度学习

1. 背景介绍 1.1 医疗健康领域的挑战医疗健康领域一直面临着诸多挑战,例如医疗资源分布不均、医疗成本不断上升、疾病诊断的复杂性等。随着人口老龄化加剧和新兴疾病的出现,这些挑战变得更加严峻。...

AI人工智能深度学习算法：在股市预测中的应用

标签：计算科学神经计算深度学习

在当前的数字化时代，人工智能（AI）和深度学习（DL）正在不断地改变着我们的生活，无论是在自动驾驶、医疗诊断、智能家居还是金融预测等领域，其影响力都在持续扩大。而在金融领域，尤其是股市预测，一直是人们关注...

基于Python和深度学习实现的股票量化系统及可视化源码+文档说明.zip

标签： python 深度学习股票量化系统及可视化源码股票量化系统及可视化人工智能

基于Python和深度学习实现的股票量化系统及可视化源码+文档说明.zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以...

2023年的深度学习入门指南(8) - 剪枝和量化

标签：深度学习剪枝人工智能

从这一节开始，我们要准备一些技术专项了。因为目前大模型技术还在快速更新迭代中，各种库和实现每天都在不停出现。因为变化快，所以难免会遇到一些问题。...我们这一节先说模型压缩方法：剪枝和量化。

深度学习在量化交易中的前沿技术应用

标签：开发技术

深度学习作为人工智能领域的一项重要技术，在金融领域展现出巨大潜力。通过模拟人类大脑神经元之间的连接方式，深度学习能够学习复杂的非线性关系，从而在金融数据的分析和预测中展现出优势。 ## B. 深度学习在金融...

深度学习与情感分类：使用LSTM进行长文本情感分析

标签：人工智能

在本章节中，我们将介绍深度学习在情感分类中的应用概述，LSTM（长短期记忆网络）的介绍，以及本文的研究目的和方法概述。深度学习和自然语言处理领域的发展为情感分类提供了新的思路和方法，其中LSTM网络的引入在长...

当深度学习遇上量化交易——模型篇

©PaperWeekly 原创 ·作者｜桑运鑫学校｜上海交通大学硕士生研究方向｜图神经网络在金融领域的应用本文介绍三篇从模型层面着手解决股价预测问题的顶会文章。IJCAI 2019论文...

基于深度强化学习构建量化投资策略

关注微信公众号：NLP分享汇。【喜欢的扫波关注，每天都在更新自己之前的积累】文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/g5GaJrUpWOzYjL0f4-8npw

中学生人工智能入门学习0基础学习AI人工智能深度学习神经网络

标签： python 信息可视化学习

第一章图像处理Pillow库的安装11.2图象处理基本知识人脸识别语音识别手写数字识别

当深度学习遇上量化交易——公开信息篇

©PaperWeekly 原创 ·作者｜桑运鑫单位｜上海交通大学硕士生研究方向｜图神经网络在金融领域的应用本文主要回顾三篇利用文本信息和音频信息进行量化交易的文章。StockNet论文...

LSTM实现对股票数据进行预测（Keras实现）源代码及数据集

标签： lstm 人工智能深度学习量化交易

2、本资源适用于对量化交易感兴趣的学生学习实验参考使用。 3、资源内容主要包括：股票数据（20支）.rar，LSTM实现对股票数据进行预测（Keras实现）源代码lstm_model.py（源码以600000.SH股票数据为基准进行分析，以...

【python量化】人工智能技术在量化交易中应用的开源项目

标签：人工智能神经网络深度学习

写在前面下面这篇文章整理了近些年将人工智能技术应用于量化交易领域的一些成果，以及其对应的开源代码，大部分代码都是基于python实现的。建议大家先收藏，之后可根据自己的兴趣来对它们进行学...

最适合入门的100个深度学习项目

标签：深度学习 python 人工智能

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

一文讲通AI+金融领域量化交易和股价预测

标签： \N

AI+金融作为优化金融业务场景的应用技术工具，应用于金融机构IT总体架构的中台层与渠道层，解决具体场景的业务...想要深入研究AI+金融（量化交易和股价预测领域）这10篇论文是必读的：含付费论文「扫码免费领取????...

【阶段四】Python深度学习08篇：深度学习项目实战：循环神经网络SimpleRNN、LSTM进行淘宝商品评论文本情感...

标签：深度学习 rnn python

Python深度学习08篇：深度学习项目实战：循环神经网络SimpleRNN、LSTM进行淘宝商品评论文本情感分析

【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解 + 数据集 + 完整源码

标签：深度学习 pytorch python

大家好，我是阿光。本专栏整理了《深度学习100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~ ✨。

深度学习（三）之LSTM写诗

标签：计算机

Python实战量化交易理财系统 https://edu.csdn.net/course/detail/35475 目录* 数据预处理构建数据集模型结构生成诗根据上文生成诗生成藏头诗参考根据前文生成诗：机器学习业，圣贤不可求。临戎辞...

【AI底层逻辑】——篇章6：人工神经网络（深度学习算法）

标签：人工智能神经网络深度学习

任何一项技术的发展都不会一帆风顺，深度学习的发展也经历了“三起两落”！①第一代神经网络——单层感知器（MP）模型，感知器模型实际就是将神经元模型中的激活函数作为符号函数，写成向量形式，即它简洁且功能强大...

解读：一种金融时间序列预测方法：基于栈式自编码器、小波变换以及LSTM的深度学习框架...

标签： python 计算机视觉神经网络

写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于Plos One的一篇文章《A deep learning framework for financial time series using ...

【量化交易】94篇论文分析股市预测的深度学习技术

论文 |Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey作者 |Jinan Zou, Qingying Zhao, Yang Jiao, Haiyao Cao, Yanxi Liu, Qingsen Yan, Ehsan Abbasnejad, Lingqiao Liu, Javen Qinfeng Shi一 ...

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度...

标签：深度学习人工智能 pytorch

深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch，亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore，目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。

【深度学习】在PyTorch中使用 LSTM 自动编码器进行时间序列异常检测

标签： python 机器学习人工智能

写在前面环境准备本次数据集的格式.arff，需要用到arff2pandas模块读取。#!nvidia-smi #!pipinstall-qqarff2pandas #!pip...

深度学习系列资料总结

标签：深度学习人工智能计算机视觉

说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像...手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................

当深度学习遇上量化交易——因子挖掘篇

并行计算的量化模型及其在深度学习引擎里的应用

标签：人工智能深度学习 AI

天下武功，唯快不破。怎么更快地训练深度学习模型是业界一直关注的焦点，业界玩家或开发...本文将介绍对深度学习计算效率最关键的一些基本定律，这有助于用户理解深度学习引擎的瓶颈在哪里以及如何解决这些挑战。...

看懂人工智能、机器学习、深度学习与神经网络之间的区别与关系

标签：人工智能

刚刚接触人工智能的内容时，经常性的会看到人工智能，机器学习，深度学习还有神经网络的不同的术语，一个个都很高冷，以致于傻傻分不清到底它们之间是什么样的关系，很多时候都认为是一个东西的不同表达而已，看了...

漏洞挖掘技术综述与人工智能应用探索：从静态分析到深度学习，跨项目挑战与未来机遇

标签：人工智能深度学习网络安全

在网络安全和软件工程领域中，将机器学习应用于源代码漏洞挖掘是一种...综上所述，机器学习在漏洞挖掘领域的应用是一个，旨在通过智能化手段自动发现并定位潜在的安全漏洞，从而降低人工审计的成本并提高软件安全性。

深度学习：基于Keras，使用长短期记忆人工神经网络模型(LSTM)对股票市场进行预测分析

标签：深度学习 keras lstm

在文本中，我们将探索股市数据，特别是一些科技股（苹果、亚马逊、谷歌和微软）。我们将探讨如何使用yfinance来获取股票信息，并使用Seaborn和Matplotlib可视化...我们还将通过长短期记忆（LSTM）方法预测未来股价！