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基于深度学习的股票价格预测系统

这个开源项目利用LSTM神经网络和TensorFlow实现股票价格时间序列预测。它通过yFinance库获取市场数据,分析股票信息、持有人等关键数据。该系统旨在识别股票价格模式,提高预测准确性,为投资决策提供参考。这是一个面向股市分析的人工智能解决方案。

battery-rul-estimation - 深度学习模型预测锂离子电池剩余使用寿命
GithubNASA数据集UNIBO数据集剩余使用寿命开源项目深度学习电池状态估计
这个开源项目使用自编码器结合LSTM和CNN深度学习模型,估计锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)。基于NASA和UNIBO数据集进行实验,项目提供完整的数据处理和模型训练流程。这种方法可用于电池管理系统,有助于优化电池使用效率。
data-science-ipython-notebooks - Python, TensorFlow, Scikit-learn 教程
GithubPythonTensorFlow开源项目数据科学机器学习深度学习
项目包含多个IPython笔记本,详解Python及其数据科学库例如TensorFlow、Scikit-learn与NumPy的使用,覆盖数据处理、统计分析到机器学习等多个应用场景。
machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析
GithubMachine LearningPython开源项目数据分析深度学习统计
这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计,以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目,提供从基础到高级的学习资源,帮助学习者提升编程与数据分析能力,并逐步进入机器学习和深度学习的领域。
TFB - 时间序列预测评估框架
GithubTFB基准测试开源库开源项目时序预测评估框架
TFB是一个为时间序列预测研究设计的开源库。它提供清晰的代码库,支持对预测模型进行端到端评估,并通过多种策略和指标比较模型性能。TFB特点包括多样化数据集、全面基线模型、灵活评估策略和丰富评估指标。研究人员可利用TFB开发新方法或评估自有时间序列数据。
Stocknews AI - 人工智能驱动的全球股市新闻聚合引擎
AIAI工具人工智能投资股票新闻金融信息
Stocknews AI作为创新股市新闻聚合平台,运用先进人工智能技术从超过100个权威来源实时筛选全球精华内容。该平台每日更新,为投资者和市场观察者提供高质量、高相关性的股市资讯。通过智能算法精选的新闻内容,帮助用户快速掌握全球市场脉搏,为投资决策提供有力支持。
Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源
Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学
机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源,专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程,以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外,项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。
InciteAI - 人工智能赋能股票和加密货币投资决策
AI工具AI股票交易Incite AI人工智能投资策略股票预测
InciteAI平台整合人工智能技术与金融分析,处理大规模数据、历史模式和即时市场信息,为投资者生成股票预测、投资策略和风险评估。平台基于精确算法,服务专业和新手投资者,致力于精简投资步骤,增强决策质量,推动股票交易智能化进程。
Awesome_AI4Finance - 金融科技和人工智能资源库
AI金融Github开源项目强化学习机器学习量化交易金融大数据
Awesome_AI4Finance汇集了金融科技领域的优质资源,涵盖人工智能、机器学习和强化学习在金融中的应用。项目包括金融大数据、交易平台和投资组合管理等方面的工具和库。经过严格筛选,这些资源为研究人员和从业者提供了可靠的参考,促进金融科技领域的学习和创新。
Gym-Trading-Env - Gymnasium金融交易环境 支持强化学习算法研究
GithubGym Trading EnvPython库交易模拟开源项目强化学习金融数据
Gym-Trading-Env是基于Gymnasium的股票交易模拟环境,专为强化学习算法研究设计。它支持多交易所数据快速下载、高效环境配置、复杂交易操作和高性能渲染。适用于Python 3.9+的Windows、Mac和Linux平台,为交易算法研究提供了简化的工具。
hands-on-llms - 学习构建和部署实时金融顾问系统的完整教程
GithubInference PipelineLLMReal-time PipelineTraining Pipelinefinancial advisor开源项目
本教程全面介绍如何通过三阶段流水线设计来训练、部署和推理一个实时金融顾问系统。课程包括加载金融Q&A数据集、微调开源LLM以及构建实时特征管道和推理管道,并介绍如何使用Alpaca、Qdrant、Comet ML和Beam等外部服务进行集成。通过视频讲解、文章和模块化代码,逐步掌握流程,即使硬件不足,也可在Beam的无服务器基础设施上进行训练和推理。
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