深度学习在大量数据的拟合下，可以近似的找到结果和输入数据之间的传输网络。笔者尝试用拿今天和昨天的股票数据（开盘价格、收盘价格、最高价、成交量、价格变动、涨跌幅、5日均价、10日均价、20日均价、当天上证指数的开盘指数、收盘指数、最高指数等64个维度的数据）去预测明天股票的涨跌趋势的准确性。股票数据新浪财经的接口都能拿到，这里笔者采用" />
& 如何用深度学习来预测明天的股票趋势
如何用深度学习来预测明天的股票趋势
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深度学习在大量数据的拟合下，可以近似的找到结果和输入数据之间的传输网络。笔者尝试用拿今天和昨天的股票数据（、收盘价格、最高价、成交量、价格变动、涨跌幅、5日均价、10日均价、20日均价、当天上证指数的开盘指数、、最高指数等64个维度的数据）去预测明天股票的涨跌趋势的准确性。
股票数据新浪财经的接口都能拿到，这里笔者采用tushare的python包，遍历sh00002三年来的，将当前天信息、大盘信息、前一天的股票信息存在x_all数组里，后一天的存在y_all数组里。
笔者采用的是卷积神经网络，创建的模型是一个典型的多层卷积网络。卷积使用的是官方提供的样例中采用的参数，1步长的模板，池化采用2x2模板。
第一层卷积使用的也是官方推荐的5x5de patch,这里，将股票数据64维的数据重置成一个4d的向量x_image，将x_image和权值向量进行卷积，加上偏置项，应用激活函数，进行池化。
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
x_image = tf.reshape(x, [-1,8,8,1])
卷积后进行池化
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
构建一个更深的网络
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
构建一个全连接层
W_fc1 = weight_variable([2 * 2 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 2*2*64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
keep_prob = tf.placeholder("float")
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
W_fc2 = weight_variable([1024, 2])
b_fc2 = bias_variable([2])
y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)
这里将输入数据切割了一个个块，用于循环训练
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).miize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
def chunks(arr, n):
& & return [arr[i:i+n] for i in range(0, len(arr), n)]
print x_all
x_all_batch = []
y_all_batch = []
x_all_batch = chunks(x_all,100)
y_all_batch = chunks(y_all,100)
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(init)
print "batch -----"
print x_all_batch
print "训练开始了-----"
for i in range(20000):
& j = i % len(x_all_batch)
& if i%100 == 0 :
& & & train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:x_all_batch[j], y_: y_all_batch[j], keep_prob: 1.0})
& & & print "step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy)
& train_step.run(feed_dict={x: x_all_batch[j], y_: y_all_batch[j], keep_prob: 0.5}
取测试数据测试准确度
print "准确率"
print "test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={
& & x: x_all_batch[1], y_: y_all_batch[1], keep_prob: 1.0})
遗憾的是，目前用卷积网络模型，测试数据集是最近半年的数据，训练集是三年前到最近半年的数据，其准确率只有47%，尚且不及人为猜测的概率，后续继续学习优化如何提高准确率。
有分析指出：数据量不够。深度学习要求大量的相似性样本进行训练，而金融市场是社会经济的风向标，随时间波动很大，我们很难说服自己过去十年二级市场的投资者都基于相同的投资策略，所以目前我们比较难获得深度学习训练所需要的数据量，更不用说充足的测试集数据。------知乎 &/question/?sort=created
完整脚本：
/nameNotNull/predictstock/blob/master/predict.py
姓名电话立即查询&对于驾车族来说，通常当汽车抛锚时才会意识到例行维护的必要性。当然，任何人都不想经历这种“吃一堑长一智”的惊险体验。然而，预防性或者定期维护检查总是会漏掉一些可能出现的问题。近日，一家位于以色列萨瓦村（KefarSava,Israel）的初创公司3DSignals提出了一个新想法：利用人工智能（AI）“倾听”机器发出的故障预警性信号，在机器崩溃之前就能提前预警。3DSignals公司提供的服务主要基...&大盘概括大盘的盘面走势依旧在震荡窄幅震荡过程，两会期间还是存在一定的题材股蜜月期。这段时间的题材股反应中短线为主，很少有持续性强的，诸如智能机器今天也是冲高回落居多，锂电池同样回调。两市没有比较强势的热点能持续带动板块，所以看起来更像是题材轮动补涨行情。中小板和创业板都已经突破新高。目前都还在持续过程，短期的利空因素主要是下周的美联储议息会议，一旦影响的话会遏制指数上涨。今日值得重视的主要有两点一...&通货膨胀、经常账户、失业率、油价...这些宏观消息一经披露，往往就会掀起市场走势的一波腥风血雨，牵动每一个外汇投资者的心。有没有可能通过这些宏观因子，对外汇市场上的投资收益进行量化预测呢？高盛的答案是，可以有！WEEX团队2017倾情献上高盛宏观因子外汇预测模型，并将其17,000字使用指南翻译为中文，供广大投资者研读。WEEX此前，高盛在2016年开年不足十周就亏了六笔交易，但进入2017年以后...&市场趋势分析及周期预测欧股小幅收高，美股涨跌互现，金价结束七连涨，油价大跌近3%。昨日市场再度恢复弱震荡的走势，指数上沪强深弱明显，创业板遭遇不小的获利回吐压力，跌幅超过1%，拖累两市。沪指虽收复半年线但成交量持续萎缩，中小创周一放出的中阴线以现在的成交量一时恐难以收复，创业板指连续三个向下跳空缺口虽有衰竭之势但难有上攻之力，节前或维持弱震荡行情。重要声明：本公司提供的任何信息仅供参考，并不构成所...&选自KDNuggets机器之心编译参与：沈泽江、李亚洲曾经，人工智能被人们视作未来科技。但如今，人们想要看到超越人工智能的未来。在如今物联网、机器人、纳米科技及机器学习逐渐发展和崛起的背景下，本文试图解读人们对人工智能在未来五年内发展的看法。一、概要很显然，在过去几年间，人工智能给许多领域造成了非常大影响。不过，人们现在考虑的是，人工智能在未来五年内会在哪些领域发展。笔者认为，有必要（撰写一篇文章...&
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【今日涨停回顾，明日涨停预测】
先来看下昨日的预测情况：共7只个股，平均涨幅高达5.34%今日涨停回顾：雄安：青龙管业：超跌&&太空板业：超跌&&&京汉股份：超跌&&&&森特股份：超跌+次新志文点评：目前有消息称，雄安新区整体规划或将于9月底出炉，届时将在基建、水治理、规划方面迎来实质性利好，8~9月规划落地以及新区城市设计的具体订单落地，所以8月是个炒作时间窗口，昨天也在文章中提到。涨价：方大碳素：针状焦涨价+石墨电极总龙头西藏矿业：锂辉石矿涨价+西藏板块丰元股份：锂辉石矿涨价+生产线扩大滨化股份：环氧丙烷涨价+业绩大增雅化集团：锂辉石矿涨价志文点评：方大碳素作为本轮涨价的总龙头今天被放出来后依旧高举高达，尾盘封板，不过盘中烂板，且近一个月涨幅高达200%，目前最大的风险就是政策风险，其中锂辉石矿涨价带动今天西藏矿业+丰元股份+雅化集团强势封板一方面为总龙头助攻，一方面受益总龙头。今天雄安承接的还算可以涨价概念明日大概率会迎来分化，届时注意风险。溢价股权转让：爱建集团：溢价要约收购江泉实业：被溢价收购股权+锂电英力特 &：要约收购+超跌志文点评：股权转让目前虽然不在风口上不过超跌的个股再加上溢价幅度较高还算受广大股民喜爱，爱建复牌后洗清浮筹后明天大概率还能吃肉，江泉实业有吃独食的意思明天要注意冲高回落，英力特里面还有消息没出来不知是福是祸，见好就收，要约套利还可以做，但是单纯的低溢价转让不再有关注价值。新股：电连技术 &&&英博尔其他： 亚泰国际：超跌反弹金银河 &：锂电+次新爱康科技：复牌补涨指数。华铁科技：超跌+雄安在其覆盖范围云煤能源：煤炭+短庄第一创业：证券赤天化 &：化工+扭亏下面预测明日涨停个股，详情请看私密观点
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晚上按照策略操作不变
哦，你可以0.5美元止损
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过节不打烊，所有策略正常发布
奇怪了，难道你不是策略用户吗，有止损的呀
人气股被关，多少会对板块有些影响，但是低位的不要怕，可以利用机会逆反心理操作
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