下面我把详细方法一步一步的给大家罗列下:

1.安装机器学习和深度学习库:

mxnet gluonsklearn xgboost

2. 股票价格数据(演习/测试)

虚线垂直线表示演习数据和测试数据之间的分离。
显示 GS 但将利用 72 个资产。
每项资产的逐日价格。

3. 技能指标

后悔没有早点知道自从用这个AI量化猜测软件后不用天天盯盘了

剖析指标:

Moving Averages MACD Bollinger Bands Momentum

4.感情新闻。

该剖析利用预演习的 BERT 模型将新闻文章分类为正面或负面感情。

5. 傅里叶变换

用于提取全局和局部趋势(以及去噪)

6. ARIMA预测

ARIMA 是一种利用滞后回归和自干系的预测方法。
剖析用于提取新特色并去噪。

7.XGBoost特色主要性

该剖析利用 xgboost 模型来创建特色主要性。

8.天生对抗网络(GAN)

GS 股票的未来格局该当大致相同(除非发生剧烈变革)。
GAN 将许可我们在未来天生与历史数据具有类似分布的数据。