用Prophet在Python中进行时间序列预测 / 开普饭

简单市值轮动策略学习内容: 学会使用run_daily进行周期循环学会取用市值数据.持仓数据.指数成分股数据学会写小市值策略这一次我们要学写一个小市值轮动策略. 1 确定策略内容 ...

通达信行情数据获取方法,其中可以通过通达信每天下载导自身文件获取(通过c或者c++写一个接口就可以了),但是每天需要手动同步数据.下面介绍一个比较好网上接口.需要到"Tushare金融大数据 ...

上一篇我们介绍了介绍 seaborn 中分类数据的可视化图形表示.在处理数据过程中,我们通常想做的第一件事就是了解数据集中变量的分布情况,本篇将介绍 seaborn 中数据集分布情况的可视化图形表示. ...

prophet是facebook开源的python预测库,该库的api设计与sklearn很像,也是分为fit方法和predict方法. prophet库可以帮助我们进行 Saturating For ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8145 顾名思义,时间序列数据是一种随时间变化的数据类型.例如,24小时内的温度,一个月内各种产品的价格,一年中特定公司的股票价格.诸如长期短期记忆 ...

原文链接 :http://tecdat.cn/?p=19542 时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型. 与回归预测建模不同,时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性. 用于处理序列依赖性 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=7327 您将学习如何使用Prophet(在R中)解决一个常见问题:预测公司明年的每日订单. 数据准备与探索 Prophet最拟合每日数据以及至少一年 ...

长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络,可以成功地训练非常大的体系结构. 什么是LSTM? LSTM代表长短期记忆网络,在深度学习领域使用.它是各种循环神经网络(RNN),能够 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23485 用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测.请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=16392 对于此示例,我将对R中的时间序列进行建模.我将最后24个观察值保留为测试集,并将使用其余的观察值来拟合神经网络.当前有两种类型的神经网络可 ...

之前,社群讨论了"显著不显著的后背是什么, 非(半)参估计里解决内生性","计量社群里关于使用交互项还是中介效应分析开展机制研究的讨论","为啥面板数 ...

函数装饰器可以被用于增强方法的某些行为,如果想自己实现装饰器,则必须了解闭包的概念. 装饰器的基本概念装饰器是一个可调用对象,它的参数是另一个函数,称为被装饰函数.装饰器可以修改这个函数再将其返回, ...

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