机器学习和交易中的AI:将机器学习和AI算法应用于交易以提高性能和降低标准差 源码

机器学习和交易中的AI 这是一些使用机器学习和AI在Python中生成的代码,用于生成股票价格预测。 使用的软件包: 塔里布 Scikit学习 TensorFlow 凯拉斯 大熊猫 Numpy和numexpr(更快的Numpy,以获得更好的性能) 诸如Seaborn和Matplotlib的可视化工具 仍在工作...将继续更新... LSTM给了我令人鼓舞的结果,现在我在探索先进的LSTM(例如MD-LSTM和MiD-LSTM),以获得更好的预测和更多的功能。 这是我使用RNN对News和LSTM进行情感分析的项目之一。 以下是使用我们的模型对纳斯达克的预测。 价格缩放为1。训练