Jayskateboy的博客

使用lstm对股票日线数据进行拟合，初见成型但是效果不甚理想（过拟合/欠拟合），原因可能有如下几点：①前传网络的架构不够完善；②网络参数组合不合理；③使用CPU而非GPU进行的训练（性能低导致效果不佳）；④Epoch数过少。

在策略类的初始化函数中定义需要使用到的指标，使用到的指标总共就三个，分别是`MovingAverageSimple`、`AccelerationDecelerationOscillator`和`RelativeStrengthIndex`，其中主要通过`MovingAverageSimple`指标来进行买卖点的判断，剩余两个作为辅助指标

本文目的旨在记录在操作Backtrader（正文内容中简称BT）的过程中的思路以及面临新问题的解决方法，并非指导教程

版权声明：本文为博主原创文章，如需转载请贴上原博文链接：前言：由于公司项目的需要，自学深度学习相关的知识，而深度学习问题又是一个机器学习问题，为了搞清楚其中的原理，下面就对《神经网络与深度学习》第二章前两节的内容做一个小结，以便后续的学习研究。1.简单的机器学习为了说明一下机器学习的工作原理，先看一张简单的图（图1）；简单来说，输入的是众多数据（特征向量等），把它们丢到黑盒中，输出的是我们想要知道的结果。机器学习所需要做的事就是，把黑盒打开，看看其中的原理是啥，或者说，是一种什么规律（模型.

版权声明：本文为博主原创文章，如需转载请贴上原博文链接：前言：最近又把莫烦老师的PyTorch教学视频学习一遍，当使用PyTorch做回归练习的时候，想把整个神经网络训练做成模块（莫烦老师的教程中，只将建立神经网络定义了类——class Net(torch.nn.Module)，我把训练过程、参数回传、优化器选择以及可视化分别做了函数），供以后直接调用，但是当做到可视化的时候，就遇到了问题，而问题就出在plt.ion()和plt.ioff()上。注：from matplotlib import py

前言：简要概述：现场的硬件传感器采集压力、速度等数据，通过串口将数据传输到现场服务器，本篇记录一部分通信协议的内容以及遇到的一个问题；问题：目前项目处于前期模拟阶段，故使用串口调试助手进行数据的模拟传输，但是发现串口数据接收端接收的数据时常不完整，后来发现和程序的设置有关。正文：在开始之前，先给出需要使用的两款软件以及操作系统及各个库的版本，因为是模拟，所以肯定要用上虚拟串口：1.virtual serial port driver（网上搜索有很多，根据自己需求下载版本）；2.U...

版权声明：本文为博主原创文章，如需转载请贴上原博文链接：前言：在前一篇关于PyCharm中遇到exit code -1073740791 (0xC0000409)的问题及其解决方法中有提到将图片中的曲线提取出来，并使用神经网络进行曲线拟合，第一步实现了，但神经网络拟合效果始终不理想（可能是选择的模型不合适），这里先将第一步记录于此。正文：如图1所示，先将图片导入，看似平滑的曲线但将其放大后，就能看到一个个像素点（如图2所示，这里只截取了其中一部分）。图1 需要提取曲线的原始图片.

前言：最近在学习Pytorch，但是视频教程中使用的版本较低（毕竟教程已经出了好长时间了，这里感谢Morvan老师提供如此好的视频资源，地址：PyTorch 动态神经网络 (莫烦 Python 教学)），所以记录下已经失效或弃用或整合的函数和模块。本人使用的torch的版本号：1.3.1；视频教程中使用的版本号好像低于1.0。1.UserWarning: nn.function...

前言：往往在写代码时，想要切换另外一种设置来更好的配合程序的调试，但是苦于找不到入口，每当碰到都需要上网查找，费时费事，故记录一下以便后续查找方便。

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