今天來介紹 CNN + LSTM 和 ConvLSTM 之間的差異，文章有點長，謝謝耐心觀看兩種都是在深度學習中常見的網路架構，也都可以處理時空序列的資料! L...
禮拜日還要寫文章，各位好~ 一開始做這題目的靈感來源從這篇文章而來，ML and FinTech: Project by 徐培修(上面這篇幾年前的文，資料我嘗試...
由於自己本身對於股市非常有興趣，平時也有在做一些小小的投資自己買股票，再加上現在在本科專業上學到一些人工智慧相關的技術，打算相結合一起來研究，實作看看會碰撞出什...
繼大前天的爬蟲拿資料? 來學習怎麼畫股價K線圖! Step(1/2): 認識K線圖，在學習怎麼繪製股價K線圖， 今天延續一下，繼續研究 FinMind， 為了知...
繼前天 用 FinMind 可以拿到股價資料，昨天參考到的文章內也有教學如何使用爬蟲來抓取資料， 除了用FinMind，今天我們來研究一下如何用爬蟲抓股價好了~...
今天繼續來跟大家一起學習~ 先來介紹關鍵分點 ~ 關鍵分點 這個詞主要是從權證小哥的影音學習而來，我個人認為，觀察這點的概念可以進行延伸，權證只是其中一個操作的...
還記得之前提到了兩個籌碼資訊的困難點 在DAY3的文章 實作簡單的籌碼分析，資料從哪裡收集? 有資料集還是要自已爬? 的時候， 證交所的買賣日報表查詢系統只能...
突然發現網路上這種東西都被那種大師和財經達人拿來賣課程@@我們就這樣直接分享出來會不會破壞行情xd 所以籌碼分析到底要怎麼開始? 從別人的文章或是教學來找靈感...
參考了昨天那篇文章的欄位，發現最後有進行回測績效，要做回測績效，當然也要先有股價資料才可以回測! 有時候看這種網站和APP看久了，也會突發奇想，想要自己畫一個。...
之前在參考這位老兄的文章，他是以單一檔股票的多日資料去進行機器學習的分析和預測。 **參考欄位是 日期(date)、券商(vendor)、買張(buy)、賣張(...
昨天將券商分點的地理位置處理過，再用google map API 把經緯度爬下來， 今天來把這些資料，視覺化成券商分點地圖 這邊除了會用matplotlib以外...
各位日安，還記得在這篇文章的時候決定欄位! 天下沒有白吃的午餐，股價、籌碼資料的其他來源? ， 透過 FinMind 拿到了證券商資訊表，裡面內含著券商分點的地...
基於昨天可以把上市公司的股價爬蟲寫出來，今天把上櫃公司也做一遍~ 延續昨天的那份程式，上面這邊套件引用、圖表設定的，影響不大的都保留著 import panda...
回顧[爬蟲很好玩，獲取籌碼資訊有解? 動態網頁的爬蟲方式!]這篇文章，(https://ithelp.ithome.com.tw/articles/103439...
昨天利用FinMind的工具可以取得股價和K線圖， 但無論是進行機器學習或是深度學習，我們都會需要資料集以進行模型的訓練。 我們的目標是要 預測未來一段時間內，...
今天來完成最重要的步驟，除了昨天看過的土銀-白河 對 所羅門(2359)個股 單一券商歷史明細 https://fubon-ebrokerdj.fbs.com....
延續昨天，我們拿到了各個券商分點5/13~5/16 對所羅門進行買賣的籌碼資訊，既然資料收集的部分解決了，下一步來做資料前處理，接著用模型來訓練。 原本DAY1...
鑒於昨天做了個神奇的結果出來，跟朋友討論了一下， 決定先保留三個維度的資料就好 (時間、空間、籌碼) (如下圖) 這個例子是以 所羅門(2359)起漲的三天(5...
分析在昨天和前天的模型當中，預測結果出現NaN， 可能是這幾個原因造成的: 資料一次顯示太多，圖表無法正常顯示，可以只列出部分先觀察。 資料中可能有NaN值...
這篇以前的流程，如果運用適當的時間段資料->訓練模型->評估->調整，重複這個過程不斷去嘗試，應該可以做出不錯的預測。 隔日沖 說到現在市場上...
針對昨天文章 subaru219 的留言，因為網站的規則，我現階段沒辦法留言和回覆，因此在這裡回覆您! 謝謝您提出的想法! 在更早之前我也有想過這個問題， 其實...
昨天遇到的這個問題， KeyError: 'Close'---> signals = generate_signals(all_data, short_...
東西做多了思路容易亂，回顧一下 LSTM的變形? 認識 CNN+LSTM 和 ConvLSTM之間的差異DAY7 寫這篇的時候， 參考到幾篇其他人的文章，例如這...
今天原本想做LSTM模型來預測籌碼資訊，但突然想到一個更想做的， 就是把模型預測的結果，再去結合交易策略(不一定要是前面的雙均線策略)， 再進行回測，一個簡單的...
昨天把模型重新理解了一次，用程式碼來實際修改成適合ConvLSTM模型的樣子，前天後續衍生的bug也一個個解決掉，最後的程式碼如下。 引入必要的套件，用來操作、...
今天來把最後分析完成， 單純只看文字和地址，還是很難聯想，那我們就把這些地址都視覺化吧! 同樣用到 DAY14提到的matplotlib和folium兩種工具:...
基於昨天把訓練出來的模型結果預測出來後，對結果不太滿意，又重新訓練了一下，結果那一點的誤差還是很大@@ 而單純看索引根本就不知道是誰(哪個券商分點)。 所以把對...
歷經前面的千辛萬苦，終於可以來對預測的結果做進一步的分析了! (突然聯想到 牽心萬苦，現在還有人知道這首歌嗎(R.Chord的歌真的是一代經典，雖然現在有很多爭...
前天 在回應留言的時候，提到可以用 LSTM 模型來預測籌碼資料，而一般比較常有人用來預測股價，今天來實作一下用LSTM來預測股價。 而預測股價，又可以分成多種...
昨天發現到， 資料的輸入應該是用2D圖(空間資料)+籌碼買賣超資料(時序資料)當作輸入。 另外，資料也沒有切訓練集、測試集。 具體步驟： 將時間序列資料擴展...
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