會有比較大的震輻,但最終收微綠319.51。我有點不相信這個預測,最近一年多來,Fed決策日,收盤漲跌幅都比較大。
這是一個非常非常初始的預測程序。從最初起意寫這個程序,收集,處理數據,訓練,到現在測試才三個星期多一點。係統很不完善,預測有時錯的離譜,有時很準確,需要大量的實測數據來改進。反正我現在不會拿它來作為任何實際交易的參考。
會有比較大的震輻,但最終收微綠319.51。我有點不相信這個預測,最近一年多來,Fed決策日,收盤漲跌幅都比較大。
這是一個非常非常初始的預測程序。從最初起意寫這個程序,收集,處理數據,訓練,到現在測試才三個星期多一點。係統很不完善,預測有時錯的離譜,有時很準確,需要大量的實測數據來改進。反正我現在不會拿它來作為任何實際交易的參考。
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挺有意思的,好奇問一下是用哪個algorithm做的,考慮哪些variables?
-FightwtMM-
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05/03/2023 postreply
06:25:52
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沒有算法,用的是
-Study4Test-
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05/03/2023 postreply
06:31:20
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很多年前,我設計過
-Study4Test-
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05/03/2023 postreply
07:20:46
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我也覺得RNN會效果更好,因為數據是time series數據
-FightwtMM-
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05/03/2023 postreply
11:50:36
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那就是用周期的數據來predict
-FightwtMM-
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05/03/2023 postreply
11:36:15
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每天的預測用了
-Study4Test-
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05/03/2023 postreply
06:48:28
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為什麽不用納指做變量?納指可以為你提供50年的數據,而QQQ與納指強相關。隻是個建議。
-ybdddnlyglny-
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05/03/2023 postreply
07:03:33
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好建議,我會把
-Study4Test-
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05/03/2023 postreply
07:08:26
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更簡單粗暴的方法是用納指數據將QQQ向前延申30年,將造出的數據喂給模型,這樣就不用修改模型了。
-ybdddnlyglny-
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05/03/2023 postreply
07:11:13
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