本文以上证综指近 22 年的日交易数据为样本，构建深度门控循环神经网络模型，从股价预测和制定交易策略两方面入手，量化循环神经网络在股票预测以及交易策略中的效果，结合一个Python深度学习股价预测、量化交易策略：LSTM神经网络的代码和数据，为构建 ...

该文件第38行，self.sceneIds = list (range (101, 130))，，这里的101是不是应该修改为100？在graspnet中，这里的数值也是100。 因为0-99为训练集，100-129是seen，这里我想向您确认一下是否有错，因为这会影响到训练以及测试的结果。 非常感谢您对该论文的复现工作！

1、传统的BP网络和CNN网络 2、LSTM网络 3、LSTM的输入结构 4、pytorch中的LSTM 最近在学习LSTM应用在时间序列的预测上，但是遇到一个很大的问题就是LSTM在传统BP网络上加上时间步后，其结构就很难理解了，同时其输入输出数据格式也很难理解，网络上有很多介绍LSTM ...

一、几种文件和文件夹的作用、结构 preprocess_datasets.py 数据预处理作用 train_test_datasets.py 划分训练集和测试集，其中30%用作测试集 model 文件夹下存放4种模型 cnn_model,lstm_model,resnet_model,xgb_model model文件夹中cnn_model文件夹下包含main_cnn.py model.py ...