形态股价预测模型


a:=H;

b:=L;
Cc:=REF(CLOSE,1);
d:CLOSE;
f:=IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),(Cc+a)/2*0.81,(d+b)/2*1.191);//明日开盘价
zl:=(REF(CLOSE,1)-REF(CLOSE,2) +REF(CLOSE,2)-REF(CLOSE,3)+ CLOSE-REF(CLOSE,1))/3;
ka:f+(REF(CLOSE,1)-REF(CLOSE,2) +REF(CLOSE,2)-REF(CLOSE,3)+ CLOSE-REF(CLOSE,1))/3 ;
DRAWBAND(f,RGB(0,224,224),ka,RGB(255,96,96));


DRAWGBK(NOT(f-ka>0),STRIP(RGB(120,0,120),RGB(120,0,120),1));
DRAWGBK(d-ka>0,STRIP(RGB(100,0,0),RGB(100,0,0),1));
Cz:=(zl-REF(zl,1))*5;
Czz:=(REF(zl,1)-REF(zl,2))*5;


fka:=IF(ka-f>0,ka-f,0)*5;
foa:=(f==ka)*5;
ffa:=IF(ka-f<0,ka-f,0)*5;
今日高度: IF(zl==0,Czz,zl*5+Czz);
明日高度:IF(f==ka,Cz,fka+ffa+Cz);
卖出:=今日高度>明日高度 AND NOT(f-ka>0) AND NOT(d-ka>0) ;
追涨:=明日高度>今日高度 AND 明日高度>0 AND 明日高度>ABS(今日高度 )  AND d-ka>0;
买入:=明日高度>今日高度 AND 明日高度<0 AND  今日高度<0  AND d-ka>0   ;
高度差:=明日高度-今日高度;
DRAWICON(REF(高度差,1)<0 AND REF(明日高度,1) >0,HIGH,2);
DRAWICON(卖出,HIGH,4);
DRAWICON(追涨,LOW,23); 
DRAWICON(买入,LOW,1);
拉砸系数:=(CLOSE-REF(CLOSE,1))/( HIGH-REF(CLOSE,1)-(CLOSE-LOW));
//拉砸系数:IF(原始冲击力>100,100, IF(原始冲击力<-100,-100,原始冲击力));
明日拉砸系数:=拉砸系数/REF(拉砸系数,1);
上涨下跌行情预警系数:明日拉砸系数+REF(明日拉砸系数,1);
庄家方向:拉砸系数/ABS(拉砸系数)*(REF(CLOSE,1)-CLOSE)/ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1));

### 使用RNN实现股价预测的数据准备与处理方法 为了利用循环神经网络(RNN)进行股价预测,数据的准备工作至关重要。以下是关于数据需求及其处理的具体说明: #### 1. 数据收集 在进行股价预测之前,需要获取高质量的历史金融数据。这些数据通常包括但不限于每日开盘价、收盘价、最高价、最低价以及交易量等指标。此外,还可以考虑加入宏观经济变量或其他可能影响市场的外部因素。 - 历史价格数据可以从公开资源或商业API接口获得,例如Yahoo Finance、Alpha Vantage 或 Quandl 等平台提供标准化的时间序列数据集[^2]。 #### 2. 数据清洗 原始数据可能存在缺失值或者异常点等问题,在实际建模前需对其进行必要的清理操作。 - 对于缺失值可以采用插补法填补;对于极端异常值则可根据业务逻辑剔除或修正[^3]。 #### 3. 特征工程 除了基本的价格信息外,还应创建更多有意义的新特征来增强模型表现力。这一步骤涉及技术分析指标计算如移动平均线(MA),相对强弱指数(RSI)等等[^1]。 ```python import pandas as pd def calculate_technical_indicators(df): df['MA_5'] = df['Close'].rolling(window=5).mean() df['RSI'] = ... # 计算RSI return df ``` #### 4. 归一化/标准化 由于不同维度之间数值范围差异较大,因此建议先对所有输入变量执行归一化(Normalization)或标准缩放(Scale Standardization),以便提高训练效率并防止梯度爆炸现象发生。 ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(data[['Open', 'High', 'Low', 'Close']]) ``` #### 5. 构造时间窗口 考虑到时间序列固有的顺序特性,我们需要重新组织样本结构使之适合递归架构学习模式。具体做法是以固定长度滑动窗截取连续时间段内的观测记录作为单一实例,并指定最后一个时刻对应的标签为目标输出值。 ```python X_train, y_train = [], [] for i in range(time_steps, len(scaled_data)): X_train.append(scaled_data[i-time_steps:i]) y_train.append(scaled_data[i, 0]) # 预测下一个时刻的'Close' X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train) ``` --- ### 总结 上述过程涵盖了从初始阶段到最终形式转换所需经历的主要环节——即由杂乱无章的真实世界观察逐步提炼成为可供算法理解吸收的知识表示形态。值得注意的是尽管这里讨论的重点放在内部机制层面之上,但在真实应用场景当中外界干扰同样不可忽视。
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