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    2019-09-18 来源:中国新闻网

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    冈本真由w从滞后模型到随机漫步模型最后,David将随机漫步模型与LSTM深度学习模型进行了对比,将这两种模型反复运行25次,制作了一张估算模型误差的表格,这里的误差即实际收盘价格和预测价格的差。为了证明数据的准确性,David在时间轴上绘制了两种加密货币的价格走势和交易量变化图:该模型假设加密货币明天的价格等于今天的价格。用数学语言描述即为:PredPrice(t)=ActualPrice(t1)。

    黄奕写真长短期记忆模型是一种能够处理和预测时间序列相关事件的神经网络。在测试过程中,David选择使用Keras深度学习包,这种包的好处就在于其简单性和易用性,即使不理解完整的LSTM模型也能够快速构建。同时,他还建立了一个新的数据结构来适应这种模型:之后,先通过训练集训练模型。我们可以看到以上过程,其中代码下方的数字代表50次迭代运行之后,模型在训练集上的平均绝对误差,其输出为每日的收盘价格。数据准备用一句话来概括就是加密货币明天的价格永远比今天高。

    阳光路上简谱用一句话来概括就是加密货币明天的价格永远比今天高。以上表格就是经过处理的一个输入实例,整个模拟过程中需要数百个类似的数据表格。到这里,搭建长短记忆模型的准备工作就基本完成了,在开始测试之前,我们只需要将第一个时间点的值设置为0,然后预测随时间点变化而变化的价格曲线。数据准备以下是DavidSheehan的实验过程。

    疾风之刃手游国际版从测试结果中来看,以太坊价格的大体走势还是能够预测出来的,但是这其中有两个比较明显的缺陷。一个是在价格突然上涨之后无法准确预估随后的下跌,预测的价格变化总是在实际价格变化了一段时间之后才能体现出来,这一点可以在六月中旬和十月中旬的曲线中看出来;第二点是该模型对以太坊价格的预估总是高于实际价格,尤其是在达到峰值时最为明显。之前提到过,单点随机漫步模型具有欺骗性;其实,通过仔细的观察之后你就会发现,通过LSTM模型预测的结果中,某些点也经常会与之前的结果相似。这主要是因为在LSTM模型中,已经生成了基于某个特定值的AR模型(自回归模型),也就是说其中某一部分的预测结果可能只是之前某一特定点上的结果,经过加权计算得来的。如果用数学语言来描述这个AR模型,就是:PredPricet=?0+?1Pricet1++?pPricetp+?t,?tN(0,)通过对滞后模型的构建得到上图,在经济运行过程中广泛存在时间滞后效应,而在现实中证券类投资产品的价格变化是随机的,服从随机漫步模型,因此在滞后模型的基础之上,继续构建一个单点随机漫步模型,用数学语言描述即为:PredPrice(t)=ActualPrice(t1)?,?N(,);其中从到为测试集的范围。用一句话来概括就是加密货币明天的价格永远比今天高。

    编辑:陈建

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