搜索资源列表
新建文件夹
- BP神经网络股票建模,随着股票市场混沌和分形理论的逐步确立，人们开始利用神经网络对证券市场的变动加以预测。本文的研究目的在于为股市提供一种基于BP神经网络的股价预测方法，以便提高股价预测时的运算速度和精确度，为股票市场的个人投资者和机构投资者提供新的实用方法。(BP Neural network stock modeling, with the stock market chaos and fractal theory graduall
MATLABExam_JR163_10163163_WuShaoDi_000541
- 根据股票的日收益率 计算该股票的在险价值VAR 并对不同的置信度进行计算 并附带作图功能(Value at Risk (VAR) of the stock is calculated based on the daily return of the stock, and different confidence levels are calculated with the function of drawing.)
小波变换和混沌理论在股市预测中的应用
- 应用小波变换和混沌理论相结合的方法对股票市场进行预测 ,即先对股指时序进行小波分解 ,然后对分解得到的高、低频部分分别进行混沌预测 ,再将预测的结果进行小波重构 ,得到原时序的预测结果。 在此基础上应用小波和混沌理论提出进一步提高预测精度的方法 ,即通过对高频部分再进行小分解、混沌预测和小波重构而使高频部分的预测精度得以提高 ,进而提高原始时序的预测精度。(The method of combining wavelet transfor
RNN_LSTM股市预测
- lstm用于股票预测，效果较好，欢迎下载，希望满意(LSTM used for stock forecasting, good effect, welcome to download, hope to be satisfied)
SFE Night Scalper
- 这套系统利用了纽约股市在最后一个交易日和收盘后第一个小时的停滞。它检测到小偏差，并以相反的方向进入，试图在偏差发生之前关闭水平面上的操作。如果在停滞不前的时间内操作没有盈利，EA试图在下一个小时的有利条件下退出，在欧洲会话再次打开之前。(SFE Night Scalper This system takes advantage of the stagnation of the market at the final of the N
copula
- 沪深股市日收益率的二元copula模型，copula函数的选取 参数估计 深证和上证的尾部相关性(The binary copula model of daily return in Shanghai and Shenzhen stock market, and the selection of Copula function to estimate the tail correlation between Shenzhen stock
lppl模型
- lppl模型 股市崩盘点预测 使用python语言(log-periodic power law)
（RSI）超买超卖-EA
- RSI英文全称为“Relative Strength Index”，由威尔斯魏尔德﹝Welles Wilder﹞所创造的，又叫相对强弱指标。是根据一定时期内上涨点数和涨跌点数之和的比率制作出的一种技术曲线。能够反映出市场在一定时期内的景气程度。RSI是超买超卖指标中的一种，而且是很常见常用的超买超卖指标。RSI是什么意思？说白了RSI就是一种评判股价单边涨跌截至点的方法，RSI实际上和KDJ有异曲同工之妙，是作为股市买卖点评判的一个很好