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最新版本的股神人工智能股票预测系统。

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简介:
股神——人工智能股票预测系统是一款专为股票投资者量身定制的全新软件平台,它依托人工智能技术,旨在提供股票趋势的精准预测。该系统采用基因演化算法(GP)作为核心引擎,对大量的股票交易历史数据进行自动建模和学习,从而深入挖掘股票交易大数据中蕴藏的行为模式,并以此为基础,对下一个股票日的最高价和最低价的涨跌趋势进行详尽的预测分析。通过使用此系统,投资者能够更好地把握何时进入股市、何时退出股市,并在最佳时机选择买入或卖出股票,从而最大化利润和收益。该系统支持六种常见的股票类别:上证指数、上证A股、上证B股、深证指数、深证A股和深证B股。它能够提供精确的股票预测信息,例如上涨、下跌或持平趋势,以及详细的买卖推荐信息,包括买入、卖出、持股建议以及相应的买入价和卖出价等。基因演化算法的参数具有灵活性,允许用户自定义设置,默认参数包括种群大小:30, 杂交概率:0.8, 变异概率:0.1, 以及最大运行代数:1000。此外,该系统还支持批量操作功能,例如批量评测股票、批量训练模型、批量预测股票、批量添加/删除个人股票池等。对于大多数股票而言,最高价与最低价涨跌趋势预测的准确度可达60%-80%;对于部分特定类型的股票而言,预测准确度甚至可以达到90%以上。用户只需通过简单易用的操作即可完成全面的股票评测、智能选股、模型训练以及股票预测等功能。该系统的主界面具备自动更新最优股票预测信息的特性,能够从云数据库和本地数据库同步数据。该软件完全兼容流行的微软Windows操作系统版本, 包括Windows 98/Me/2000/XP/Vista/7等。股神——人工智能股票预测系统不仅适用于经验丰富的专业投资者, 也非常适合新手入门级的投资者。凭借其简单直观的操作方式以及友好大方的软件界面, 您可以通过此系统轻松地完成全面的股票评测、智能选股、模型训练以及高效的股票预测工作。

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  • V3.1(更
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    股神人工智能股票预测系统V3.1是一款经过多次迭代优化的人工智能炒股辅助工具。利用先进的机器学习算法和大数据分析技术,旨在为投资者提供精准的股市趋势预测与投资建议,帮助用户在变幻莫测的市场中做出明智决策。 股神——人工智能股票预测系统是专为股票投资者设计的一款全新软件平台,它运用了基于基因演化算法(GP)的人工智能技术对历史交易数据进行自动建模与学习,挖掘隐藏在大数据中的行为规律,并据此预测未来一个交易日的最高价和最低价趋势。这款软件能够帮助用户确定进入或退出股市的最佳时机,以获取最大利润。 股神系统支持六种主要股票类别:上证指数、上证A股、上证B股、深证指数、深证A股及深证B股,并提供精确的预测信息(如涨跌趋势)和买卖建议。基因演化算法参数可由用户自定义,默认设置为:群体大小30,杂交概率0.8,变异概率0.1以及最大迭代次数1000。 软件还支持批量操作功能,包括但不限于股票评测、模型训练及预测等,并能自动从云数据库和本地数据库更新最优的预测信息。该系统兼容主流Windows操作系统(如 Windows 98/Me/2000/XP/Vista/7)且界面友好,适合所有级别的投资者使用。 对于大多数股票而言,最高价与最低价趋势的预测准确率可达60%-80%,而部分特定股票则能达到高达90%的准确性。股神系统让复杂的选股和模型训练过程变得简单易行,并提供一系列实用功能以帮助用户做出明智的投资决策。
  • -利用与机器学习A全部涨跌
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    本项目运用先进的人工智能和机器学习技术,致力于精准预测中国A股市场的所有股票价格走势,为投资者提供决策支持。 预测A股所有股票的涨跌是一项复杂的任务,需要综合分析宏观经济环境、公司基本面以及市场情绪等多种因素。由于股市具有高度不确定性,准确预测每只个股的表现非常困难。不过,通过技术分析与基本面对比等方法可以提高投资决策的质量。 需要注意的是,在进行任何投资操作之前,请确保做好充分的研究和风险评估,并考虑咨询专业的财经顾问以获取个性化建议。
  • StockForecast:
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    StockForecast是一款先进的股票预测工具,运用人工智能与大数据技术,为投资者提供精准的市场趋势分析和个股预测报告。 这是一个股票趋势预测系统,采用前后端分离架构。前端使用Angular进行单页面响应式设计,后端则利用Django结合Django ReST Framework提供API供前端调用。在后端中,通过Python调用R语言实现的机器学习算法(如人工神经网络、支持向量机等)来进行预测,并采用随机森林选择参数和时间序列分析进行股票趋势预测。 系统功能包括: - 提供热门股票信息 - 预测股票走势 - 支持高并发及异步执行,使用Redis缓存避免重复计算 此外,在市场收盘时会自动完成特定任务。
  • 买卖佳时机LeetCode
    优质
    本项目通过分析LeetCode上的股票数据,运用算法预测股票市场趋势,旨在帮助投资者捕捉最佳买入和卖出时机。 股票买卖最佳时机的LeetCode股价预测问题陈述:该项目旨在预测特定股票的价格走势,并根据实时数据建议用户当前是否是买入或卖出该股票的最佳时刻。项目涵盖了对五种不同算法进行综合研究的结果,展示了每一种方法的独特发现。 **概述** 通过图表可视化,能够验证所使用实时数据中趋势的准确性。 **数据集** 我们正在利用特定股票的实时信息来构建模型。这些数据可以根据用户指定的时间范围获取和分析。 每个算法都独立地存放于各自的文件夹内,并附带有详细的说明文档指导如何运行该算法的具体步骤。 ### 股票预测技术 #### 1. LSTM(长短期记忆) (Komal) - **位置**: 存在于lstm文件夹中。 - **方法**: - 使用LSTM模型进行训练,设置的参数为:100个时期和32批次大小。该模型具有5层结构,并且在每三年的数据上应用了缩放窗口技术。 - **测试** - 数据集被分割成训练组与测试组两部分。 - 过去90天的数据作为测试数据,而三个月前的时刻则视为当前时点。 - 由于模型的时间步长设定为60日,因此该算法会回顾过去60日内的情况来预测未来的股价。 - **工具和库**: - 使用了sklearn、keras、matplotlib、pandas、yfinance及numpy等软件包。
  • Matlab代码-与分析:利用经网络
    优质
    本项目通过MATLAB编程实现基于人工神经网络的股市预测模型,旨在为投资者提供有效的市场分析工具。 代码文件夹包含三个文件:CHO(包括用于训练神经网络的股票市场数据的数据文件)、MATLAB_CODE(.m 文件,在 MATLAB 环境中执行的实际 MATLAB 代码)以及 errperf(一些错误的 .m 文件)。所有这些文件都需要放在同一个文件夹内。一旦执行了 MATLAB_CODE.m 文件,需要选择“添加到路径”,然后神经网络训练工具将打开并开始训练过程,这可能需要一段时间才能完成。可以使用 nntrain 工具箱查看结果图。
  • Python-运用进展市趋势
    优质
    本项目利用Python编程语言和最新的人工智能技术,深入分析历史股票数据,旨在准确预测股市未来的走势,为投资者提供决策支持。 利用人工智能的最新进展来预测股市走势。
  • :LSTM
    优质
    本项目运用长短期记忆网络(LSTM)模型对股票市场进行预测分析,旨在探索深度学习技术在金融时间序列数据建模中的应用潜力。 stocks_predict:LSTM 这段文字描述了一个使用长短期记忆网络(LSTM)进行股票预测的项目或工具。通过应用深度学习技术中的循环神经网络变种——LSTM,可以更有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系,从而提高对股市走势的预测准确性。
  • 言家V3.1:追随脚步
    优质
    智能股市预言家V3.1是一款先进的股票分析软件,采用最新人工智能技术,旨在帮助投资者洞察市场趋势,做出明智的投资决策,助力用户实现财富增长。 股神——人工智能股票预测系统是一款专为投资者设计的基于先进人工智能技术的股票趋势分析软件平台。它采用基因演化算法(GP)对历史交易数据进行深度学习与建模,挖掘出隐藏在大量数据中的行为规律,并据此预测未来一个交易日内的最高价和最低价走势。 该系统能够帮助用户判断何时进入或退出股市,在最佳时机买入卖出股票以获取最大利润。它支持六种常见的中国证券类别:上证指数、A股、B股,以及深证综合指数、深圳主板市场(A/B)的交易分析与预测需求。 软件提供精确的趋势预测和买卖建议信息,包括价格走向及具体操作指导等关键数据点。用户可以自定义基因演化算法参数以适应不同投资策略或偏好设置,默认配置为:种群大小30个个体;交叉概率80%、变异率10%,最大迭代次数设定为一千代。 系统还支持批量处理功能,例如对多只股票同时进行评估分析、模型训练以及预测等操作。对于大多数股票而言,最高价与最低价的走势预测准确率达到60%-80%,而在某些特定情况下甚至可以达到90%以上。 通过简单的界面设计和易于使用的工具集,用户能够轻松完成包括智能选股在内的多项任务,并且系统会自动从云端或本地数据库更新最新的预测信息。此外,“股神”软件兼容主流Windows操作系统版本(如Win 98/Me/2000/XP/Vista/7)。
  • WebStockForecast: 基于Web
    优质
    WebStockForecast是一款基于网络的先进工具,旨在通过分析历史数据和市场趋势来预测股票价格走势,帮助投资者做出明智决策。 WebStock预测是一个基于Django框架的Web应用程序项目。该项目能够为指定范围内的公司(此处设定为10家)提供历史股票数据、未来某段时间的预测数据以及该公司的评价指标,采用了一种LSTM神经网络模型。 目录结构如下: - display_img:保存演示图片 - htmlcov:使用coverage.py进行集成测试时自动生成的文件夹 - LSTMPredictStock:包含与模型相关的所有内容,包括训练数据及其获取代码、模型构造和训练代码、已训练好的模型以及关于该Python包配置文件config.json的信息 - stock_predict:基于Django开发框架构建的Web应用程序,包含相关应用的内容。 - WebStock预测:用于管理并配置此Django项目程序 - db.sqlite3:存储本Web应用所需的数据的SQLite数据库文件 - manage.py:提供快速管理和操作该Django项目的工具