预测市场是件极其困难和不可能的事情,特别是预测市场的短期行为.长期预期相对而言简单很多,因为很多事情把时间拉长,都可以预测,比如我预测烧汽油的车最终都会消失,把时间拉长,都是没问题的.但是这种预测没法赚钱--- 那么能赚钱的预测是什么呢,比如每天比特币的价格,是会涨还是会跌,这是可以赚钱的,那么这能预测吗?不知道,但是可以尝试下. 我在medium上看到这篇文章How I Created a Bitcoin Trading Algorithm Using Sentiment Analysis W
http://c.biancheng.net/view/1950.html 本节将介绍如何利用 RNN 预测未来的比特币价格. 核心思想是过去观察到的价格时间序列为未来价格提供了一个很好的预估器.给定时间间隔的比特币值通过https://www.coindesk.com/api/的 API 下载,以下是 API 文档的一部分: 经 MIT 授权许可,本节将使用https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-prediction中的代码.
常常会碰到各种各样时间序列预测问题,如商场人流量的预测.商品价格的预测.股价的预测,等等.TensorFlow新引入了一个TensorFlow Time Series库(以下简称为TFTS),它可以帮助在TensorFlow中快速搭建高性能的时间序列预测系统,并提供包括AR.LSTM在内的多个模型. 时间序列问题 一般而言,时间序列数据抽象为两部分:观察的时间点和观察的值(以商品价格为例,某年一月的价格为120元,二月的价格为130元,三月的价格为135元,四月的价格为132元.那么观察的时间点