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人工智能教程:我试图建立一个经常性神经网络(RNN)来预测未来5天的股票价格,我应该给我的RNN提供哪些技术指标?我应该使用多少次拖尾日期?

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admin 发表于 2018-5-16 23:36:48 | 显示全部楼层 |阅读模式
admin 2018-5-16 23:36:48 65 0 显示全部楼层
人工智能教程:我试图建立一个经常性神经网络(RNN)来预测未来5天的股票价格,我应该给我的RNN提供哪些技术指标?我应该使用多少次拖尾日期?这两件事应该在实验后决定。使用你可以合理想到的一切。需要了解的一些附加内容:您可以使用注意力(查阅关于LSTM和注意力的论文)以更好地总结历史。你有单一的输出,还是你每天预测5天?在后一种方法中,您不断地将预测值作为下一个x_t进行提供 - 从根本上将您的预测视为将要发生的事情。这是很常见的,广泛用于单词预测。有一些非常聪明的论文使用其他技术来总结时间序列的历史记录 - 我无法将它们记下来,但在这方面有很多工作使用各种方法(例如信号变换)。您可以添加要素作为x_t的一部分,或者在RNN输出其最终隐藏矢量之后添加要素。您可以将新指标添加到隐藏矢量中,然后使用一个或两个完全连接的图层来整合新信息。
人工智能教程:我试图建立一个经常性神经网络(RNN)来预测未来5天的股票价格,我应该给我的RNN提供哪些技术指标?我应该使用多少次拖尾日期?在这种类型的神经网络中看到任何一种成功都是诚实地结合了试验和错误。需要记住的一件重要事情不仅仅是数据的数量,还有数据的质量。你希望网络学习一般的趋势,而不是具体的。不要选择出现崩溃或大幅波动的数据点,编辑这些异常值。至于你应该使用哪些技术指标 - 如果你研究指标,你会发现在预测未来时,大多数移动平均线都毫无价值。更好的选择是使用布林带,或者也许是MACD。再次,这是很多试验和错误,没有魔术配方或圣杯存在。我还建议尝试使用LSTM网络,或者考虑价格在未来5天内上涨或下跌的概率,而不是确切的数字。你应该回答的第一个问题是如果你正在模拟一个随机游走与任何有意义的游戏。一些关键的衡量标准是多个时期的变化率,夏普比率,缩减等等。

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