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2019年1月14日我们使用LSTM的原因很明显，我们正在尝试预测时间序列数据。为什么我们使用 GAN，特别是卷积神经网络（CNN）作为鉴别器呢？这是一个很好的

时间卷积网络的含义，顾名思义就是将CNN方法用于时间序列中，主要是dilated-convolution and causal-convolution; prophet预测原理，各参数对模型拟合效果、泛化效果的影响; TPA侧重选择关键变量; 2018.11.26更新，添加第二点特征工程的kaggle第5名方案解题思路，补充acf和pacf阶

摘要：本文提出了一种预测股票涨跌的方法。在特征抽取方面，除了股价信息，我们还提取了与股票相. 关的新闻特征。我们先依据经验选取了一些能代表新闻利好和

交易总量是指当天买卖的股票数量，而营业额(Lacs)是指某一特定公司在某一特定日期的营业额。损益的计算通常由股票当日的收盘价决定，因此我们将收盘价作为预测目标。 2. 模型结构. 预测Stock Trend的模型结构就是LSTM多输入单输出的网络结构。 2017年12月11日策略使用的数据从雅虎财务获取。什么时候要买或者卖. 股票走势预测. CNN. 2018年1月29日股票走势预测. CNN. 交通标志的图像由4 5×5卷积内核过滤，创建4个特征图，这些特征图通过最大池合并采样。下一层对这些子采样图像应用10 2019年2月14日之后，也会分享一些论文里基于深度学习的时间序列预测模型。数据由JQData本地 CNN模型预测股票涨跌的始末过程——（一）股票数据的获取.