【2万字干货】利用深度学习最新前沿预测股价走势

请标星公众号，第一时间获取最新资讯本期作者：Boris B本期翻译：1+1=6 | 公众号翻译部成员↓↓年度巨献↓↓↑↑点我↑↑完整代码文末获取正文在本篇文章中，我们将创建一个完整的程序来预测股票价格的变动。为此，我们将使用生成对抗性网络（GAN），其中LSTM是一种递归神经网络，它是生成器，而卷积神经网络CNN是鉴别器。我们使用LSTM的原因很明显，我们试图预测时间序列数据。为什么我们使用GAN，特别是CNN作为鉴别器？这是一个好问题，后面会有专门的部分介绍。当然，我们将对每个步骤会进行详细的介绍，但最难的部分是GAN：成功训练GAN非常棘手的部分是获得正确的超参数集。因此，我们将使用贝叶斯优化（以及高斯过程）和深度强化学习（DRL）来决定何时 ………………………………