Python用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略的股票价格MACD分析
预测股票价格,并在合适的时间产生交易策略实现收益,一直是一个热门的问题,到现在为止也提出了很多预测方法。
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本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价,然后分析各种模型。
随机波动率(SV)模型是常用于股票价格建模的一系列模型。
这次,我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列。
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