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股票预测数据集 TSLA_data.csv
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股票预测
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股票预测数据集，输入因素有 日期，最高价，最低价，开盘价，收盘价，成交量，资金净额。所需0积分。
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TSLA-Forecasting
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TSLA预测 目录 概述 该存储库包含jupyter笔记本，用于使用Reddit上最古怪的投资社区的情绪数据（ ）预测TSLA的价格。 分析分为三类： 数据收集-使用PRAW从Reddit抓取用户评论，并从Yahoo Finance收集TSLA的每日收盘价。 情绪分析-从用户评论中获得工程评分，以衡量投资者的情绪。 预测-使用技术指标和来自情绪分析的功能来预测TSLA的未来价格。 数据采集 Re
股票数据集
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股票经典数据集，可以用于各种模型，需要的下载，由于最低必须一分所以设置了一分
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开源数据，用于股票分析的练习数据，用于pandas数据分析的练习数据。为方便大家下载上传资源。 数据来源雅虎开源，
卷积神经网络实现股票预测的数据集
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卷积神经网络之Lenet5股票预测数据集 股票市场具有高收益与高风险并存的特性，预测股市走势一直被普通股民和投资机构所关注。股票市场是一个很复杂的动态系统，受多方面因素的影响。本案例获取了2018年沪市A股的6000多条数据进行建模分析，股票数据中，包括股市开盘价、最高价、最低价、收盘价以及成交量等股票历史数据，其中开盘价（open）、最高价（high）和最低价（low）是股民最为关注的3大属性，
股票评论语料
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新浪股吧爬取的单支房地产股票评论信息，4万条左右规模。
股票训练预测数据集-----涨跌大战----
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kaggle竞赛使用的数据，里面包括训练和测试数据集
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Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。该平台由于举办多种领域的数据分析、机器学习竞赛，具有很多有价值的数据集可供下载。Kaggle 的数据集很难下载，这里提供了一个文本分类的数据集，供大家使用。
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对已经发生过的事实的影响因素当作输入， 事件结果当作输出 以此来发现事物之间的规律，来预测 短暂未来中是否会发生某件事情的概率，或者收入估值 实际上 任何 的预测回归问题，都可以通过 tensorflow的深度学习来实现 预测分析
神经网络预测：股票预测数据集
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获取雅虎股票数据csv文件
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从雅虎金融上面自动下载csv文件，供量化和分析使用 修改save_path为自己的本地地址，输入股票代码，即可下载。
LSTM对股票数据进行预测
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采用雅虎的apple的2000年到2019年股票数据进行预测，效果非常好
数据，lstm预测股票收盘
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2019股票价格_data.csv
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NumPy学习指南书的 苹果股票价格的数据，用于代码案例测试， 文件为csv格式
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股票预测 LSTM 时间序列rnn 代码程序数据集下载压缩包
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源程序代码 详解 股票预测 LSTM 时间序列rnn 代码程序数据集下载压缩包
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使用监督学习的股市价格预测 目标 检查许多不同的预测技术，以根据过去的收益和数字新闻指标预测未来的股票收益，以构建多只股票的投资组合，以分散风险。 为此，我们通过解释看似混乱的市场数据，将监督学习方法应用于股价预测。 设定说明 $ workon myvirtualenv [Optional] $ pip instal
东方财富股票评论数据 Python爬虫代码Scrapy框架
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批量爬取股票评论文本数据，包含大量的情感数据，以共分析
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在600085这个数据表中，以XZSLX综合作为输入，以收盘价作为输出 以前595个数据作为训练样本，后100个数据作为实际输出。 通过训练数据建立模型，最终输出100个预测的股票收盘价。 将预测的收盘价和实际的收盘价进行对比并求取误差，从而判断所建立模型的准确性。 RBF神经网络调用newff函数实现。
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