本文选自《Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性》。 本文中的股票数据****分享到会员群，扫描下面二维码即可加群！

择时系列第十六篇，分享一篇使用LSTM模型对短期反转和长期动量进行组合的择时策略。传统的择时策略在动量崩溃时难以快速响应，本文的策略在这一点上能有效提升，使用动量把握长期趋势，用反转捕捉短期变化。作者在文中一并附上了代码，获取原文请在公众号《量化前沿速递》后台回复“择 ...

使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。 我们先来了解两个主题： 什么是时间序列分析？ 什么是 LSTM？ 时间序列分析： 时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。 在现实世界的案例中，我们主要有 ...

今天要说到Holt-Winters是利用三次指数平滑来做时间序列预测的方法。Holt-Winters是综合了1957年Holt和1960年Winters两个人的思路的一种方法。

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python preprocess_datasets.py 进行数据预处理 python train_test_datasets.py 进行数据分割#这里放了三种数据分割方式，进行了一些尝试 cd model/ 进入模型文件夹，里面有四种模型 运行cnn cd model/cnn_model/ python main_cnn_model.py 运行lstm cd model/lstm_model/ ...

model 文件夹下存放4种模型 cnn_model,lstm_model,resnet_model,xgb_model model文件夹中cnn_model文件夹下包含main_cnn.py model.py 其中model.py写了cnn模型的网络结构，main_cnn.py包含数据加载、运行模型、评价指标 ...