作为数据科学家，我们深知在瞬息万变的金融市场中，准确的预测就如同珍贵的宝藏。随着技术的不断发展，机器学习成为了我们解读市场趋势的有力工具。在众多机器学习模型中，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）因其独特的优势而备受关注。当LSTM与 ...

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 ...

xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了，原作者提出更强的xLSTM，可以将LSTM扩展到数十亿参数规模，我们今天就来将其与原始的lstm进行一个详细的对比，然后再使用Pytorch实现一个简单的xLSTM。 xLSTM xLSTM 是对传统 LSTM 的一种扩展，它通过引入新的门控机制和记忆 ...

这是对 The 37 Implementation Details of Proximal Policy Optimization 一文的非官方中文翻译，原文发布于 ICLR Blog Track。该文从多方面介绍了 PPO（Proximal Policy Optimization）算法的实现细节，涵盖 Atari、MuJoCo、LSTM、MultiDiscrete 动作空间等内容。

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 ...