深度学习前沿 | 利用GAN预测股价走势
导语
本文是对于medium上Boris博主的一篇文章的学习笔记，这篇文章中利用了生成对抗性网络（GAN）预测股票价格的变动，其中长短期记忆网络LSTM是生成器，卷积神经网络CNN是鉴别器，使用贝叶斯优化（以及高斯过程）和深度强化学习（DRL）优化模型中超参数。此外，文章中非常完整地实现了从
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本文是对于medium上Boris博主的一篇文章的学习笔记，这篇文章中利用了生成对抗性网络（GAN）预测股票价格的变动，其中长短期记忆网络LSTM是生成器，卷积神经网络CNN是鉴别器，使用贝叶斯优化（以及高斯过程）和深度强化学习（DRL）优化模型中超参数。此外，文章中非常完整地实现了从
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本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。
LSTM(Long Short Term Memory)是一种 特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比可以更加方便地学习长期依赖关系，因此有很多人试图将其应用于 **时间序列的
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研究科学家Hado van Hasselt探讨了为什么学习主体同时平衡探索和利用已获得的知识很重要。
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在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。
因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，
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价值策略通俗地讲就是买入便宜股票，卖出昂贵股票，思想非常简单和直观。但是实际操作上这非常困难，因为我们没办法直接观察股票的真实价值。投资者可以从不同的视角采用不同的指标来估计股票内在价值。在股票市场中，最传统的方法就是通过会计报表的各个条目得到企业估值，
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Python是互联网、数据科学、量化交易等领域使用最广泛的编程语言之一，是AI量化策略研究平台主要使用的策略开发语言。
本文简短而全面，用十分钟的时间带你走入Python的大门。建议一边学习，一边在 AI量化平台-编写策略 里实践。
Python中没有强制的语句终止字符，代码块是通
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本文介绍了机器学习的相关内容。
机器学习这个词是让人疑惑的，首先它是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译，在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法，说明了这门技术是让机器“学习”的技术。但是计算机是死的，
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顾名思义，“无监督”学习发生在没有监督者或老师并且学习者自己学习的情况下。
例如，考虑一个第一次看到并品尝到苹果的孩子。她记录了水果的颜色、质地、味道和气味。下次她看到一个苹果时，她就知道这个苹果和之前的苹果是相似的物体，因为它们具有非常相似的特征。她知道这和橙子很不一
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机器学习已经广泛地应用在对于资产市场的分析中。但是，在浩如烟海的机器学习算法中，到底哪种算法能取得更优的预测效果呢？发表在《Applied Mathematical Finance》的这篇文章利用随机森林算法对股价d天之后的涨跌方向进行了预测。发现相比于SVM、线性判别分析等模型，随机森林可以取
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