RNN与LSTM如何预测股票市场--时间序列在股市有哪些应用

一、非平稳时间序列可以预测股票走势吗

一般把非平稳时间序列转化为平稳时间序列的方法是取n阶差分法。
比如举个例子，假设xt本身是不平稳的时间序列，如果xt～I(1) ,也就是说x的1阶差分是平稳序列。
那么 xt的1阶差分dxt=x(t)-x(t-1) 就是平稳的序列 这时dt=x(t-1)如果xt～I(2)，就是说xt的2阶差分是平稳序列的话xt的1n阶差分dxt=x(t)-x(t-1) 这时xt的1阶差分依然不平稳，那么 对xt的1阶差分再次差分后，xt的2阶差分ddxt=dxt-dxt（t-1）便是平稳序列 这时dt=-x(t-1)-dxt（t-1）n阶的话可以依次类推一下。

二、从随机漫步理论到目前的大盘走势,如何看待未来的发展趋势?

随机漫步理论认为，股票价格随机运动，而不是按照可预测的行为模式运动。
根据这个理论，股票市场分析毫无意义，因为研究趋势、模式、或个别证券的内在强弱徒劳无获。
我不知道你是否该理论的追随者，我是否认的。
目前市场好象杂乱无章，该上不上，其实却是最合理的做法。
现在众多散户认为已经超跌应有反弹，同时仍然期待奥运行情的启动；
从技术分析上，也认为2245有非常强的支撑，目前离2245已不远，何不等待？种种这些心理因素，促使他们持股观望，却又犹疑而不愿或无力推升股价。
庄家当然不可能充当“解放军”，甚至还会“落井下石”，所以，现在只有往下破2245才是最后一跌。

三、利用什么技术分析方法预测股票中短期趋势

首先是大盘 再者是该股票K线组合、技术位置 其次是常用指标macd、kdj等等

四、一波中大行情来临（涨或跌），用什么指标能预测？

这是个综合分析问题。
以MACD指标为例，如果周线底背离，启动的行情多数是周线级的，这个行情就会很大，甚至非常大。
但不是绝对。
以波浪理论为例，一个上升5浪后回调大的A-B-C3浪结构，然后启动上升大多会走出好的行情。
但行情最终能够走成多大，没有人知道，这是市场里所有资金进出搏弈的结果。
股市讲跟随趋势，当一个趋势形成，不会轻易改变，预测趋势是无意义。

五、如何在python中用lstm网络进行时间序列预测

时间序列建模器  图表那个选项卡    左下勾选  拟合值    就可以了。
我的为什么不出现预测值啊啊啊啊~~

六、时间序列在股市有哪些应用

时间序列分析在股票市场中的应用 摘要 在现代金融浪潮的推动下,越来越多的人加入到股市,进行投资行为,以期得到丰厚的回报,这极大促进了股票市场的繁荣。
而在这种投资行为的背后,越来越多的投资者逐渐意识到股市预测的重要性。
  所谓股票预测是指:根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。
这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。
但是在股票市场中,行情的变化与国家的宏观经济发展、法律法规的制定、公司的运营、股民的信心等等都有关联,因此所谓的预测难于准确预计。
 时间序列分析是经济预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济数据。
在股票市场上,时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测,为投资者和股票市场管理管理方提供决策依据。

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