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在我看来,投资都是人性的重复,基于此思想,通过学习股票历史上涨的信息,就可以预测以后类似的股票。
首先,导入股票连续五年的历史交易信息,包括价格、交易量等,再归一化,使用统计学压缩。通过搜索历史股票上涨的信息,选择20个交易日内涨幅超过40%、40个交易日涨幅超过80%、最低点的股票,标注为1,其余标注为0.
将连续两年的交易数据标注后,压入深度学习模型,记录达到要求的股票,得到股票预测模型。
下载每日交易数据,通过股票预测模型计算,得到标的股票,第二天买入。
经过近半年的实盘测试,收益良好,跑赢沪深300指数,预测了不少牛股。
欢迎大咖批评指正。
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