股票市场研究
文章和代码的出色参考和摘要:
基于层次注意的股票预测机制的实现:
项目计划书
数据收集:Interactive Brokers API + Python脚本-> Docker容器上的InfluxDB
几个月的5分钟解析度。 参数:打开,关闭,高,低,音量。
预处理:滤波,插值,归一化,特征工程
流程(模型):HATS实施
PostProcess-张量板可视化:参数和图形
样品结果
不同组参数之间的比较:
'prediction_interval'-趋势预测未来的时间戳量
'look_back'-我们认为与过去资格相关的过去时间戳记的数量
'min_max_norm_back'-我们用来规范(最小-最大归一化)数据的过去的时间戳量
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