【Python量化投资】拟合具有非平稳特征的神经网络对股票进行预测

时间:2022-04-25
本文章向大家介绍【Python量化投资】拟合具有非平稳特征的神经网络对股票进行预测，主要内容包括对建筑行业的股价进行分析预测、二、建筑行业市值前六公司、三、建模计算分析、0.71、0.50、基本概念、基础应用、原理机制和需要注意的事项等，并结合实例形式分析了其使用技巧，希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。

对建筑行业的股价进行分析预测

一、建筑行业规模

二、建筑行业市值前六公司

  • 中国建筑 - 601668.SH
  • 中国交建 - 601800.SH
  • 中国中铁 - 601390.SH
  • 中国铁建 - 601186.SH
  • 中国中冶 - 601618.SH
  • 中国电建 - 601669.SH

三、建模计算分析

对中国电建 - 601669.SH 进行预测

0.71

可以预测第二天的方向超过71%的时间。

0.50

只有50%的准确率

可能是在不同时期之间的不稳定造成的，这导致学习神经网络,很适合现在的条件训练数据,但不适合在不同条件下测试数据。也有可能是神经网络是适合噪声而没有体现出真正的信号，很难讲。 
看看平稳性

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