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基于Python和网络爬虫的技术,探索机器学习的大数据分析对未来金融市场的影响
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摘要由于当代我国经济体系的逐步发展,期货热、炒股热、基金热以及数字货币热,逐渐成为了全民共同关注的话题。而大数据时代的红利也开始降临在了社会上一些金融从业者身上。本次研究的课题的设计目的主要是为了探究机器学习大数据等技术的运用与股票量化分析预测结合的可行性,采用股票爬虫技术与MySQL数据库技术,从网络上下载获得数十支沪深300指数的各项历史纪录,存入数据库。根据股票预测的时序性与特征非线性相关这两大特征提出了基于LSTM的股票指数预测模型。LSTM模型是由RNN模型改进而来,它引入了时间序列和定向循环的概念,这让模型能够更好地解决输入数据前后相互关联的问题,并
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