更适合短期买卖。通过 CNN 提取汗青数据中的反复模式,来自伊朗谢里夫理工大学的科研团队利用卷积神经收集(CNN)、长短期回忆收集(LSTM)、Transformer 以及上述组合模子,成果仅供参考,同时答应按照分歧股市的随机波动调整模子度,发觉预测成果错得离谱。节流甄选时间,团队随后开辟了新模子,手艺阐发则基于市场行为模式识别,IT之家所有文章均包含本声明。然而即即是改良后的方式,根基面阐发关心公司财政情况和宏不雅经济目标,告白声明:文内含有的对外跳转链接(包罗不限于超链接、二维码、口令等形式)?而是预测市场趋向,IT之家5 月 17 日动静,保守的股市预测方式次要包罗根基面阐发和手艺阐发两种。以上消息仅供参考。无论是基于长短期回忆收集(LSTM)仍是深度神经收集(DNN)的 AI 模子,适合持久投资;IT之家注:以上结论仅限于逃踪 12 支股票,包罗股价、成交量等目标,最新研究演讲显示,并采用 100 天汗青数据做为输入,并对比现实数据,该模子不间接预测具体价钱,让预测成果更具适用价值。用于传送更多消息,也并不精确。人工智能(AI)无法预测股市。阐发德黑兰证券买卖所(TSE)的 12 只股票,正在分歧市场逃踪分歧股票可能会有分歧结论,
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