分类目录归档:开源项目

Deep_Learning_Machine_Learning_Stock-github


Deep_Learning_Machine_Learning_Stock

深度学习(Deep Learning,DL)和机器学习(Machine Learning,ML)在股市中的应用越来越广泛,它们能够处理海量数据并挖掘出传统分析方法难以发现的模式。 因此,ML和DL为长期投资者和短期交易者提供了有前景的投资机会和交易策略。以下是ML和DL在股票市场中的应用及其对长期投资者和短期交易者的影响:

1. 机器学习和深度学习对长期投资者的帮助

对于长期投资者,通常关注的是选择具有强大基本面和成长潜力的股票。机器学习和深度学习能够帮助投资者在这个过程中识别市场中的模式、预测股票表现,并优化投资...

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Stock-Prediction-Models-股票价格预测模型


Stock-Prediction-Models

要构建一个结合 机器学习(ML)模型深度学习(DL)模型交易机器人(Trading Bots)模拟系统(Simulations)股票预测系统,可以集成不同的预测模型、交易策略,并通过模拟评估其效果。下面是一个详细的流程,展示如何收集、处理和利用各种模型进行股票预测。

股票预测系统概述

股票预测的目标是利用历史数据、技术指标、情感分析等预测未来的股票价格或市场走向。整个系统可以包括以下几个组成部分:

  1. 数据收集与预处理
  2. 股票市场数据:历史股票数据(开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等)。
  3. 情感数据:新闻头条、社交媒体推文、...

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autoGen-开发多智能体对话系统的框架


AutoGen是一个用于开发多智能体对话系统的框架,具有以下一些特点和应用场景:

主要特点

  • 多智能体协作:它能够方便地构建多个智能体,让这些智能体之间进行协作来完成复杂任务,比如不同智能体分别负责信息收集、分析、生成建议等环节,然后通过相互交流共同推动任务进展。
  • 灵活定制:使用者可以按照具体需求去定义智能体的角色、能力、交互规则等,从而适应多样化的应用场景,例如可以构建模拟商业谈判场景下的多个角色智能体,或者科研项目合作场景中的不同分工智能体。
  • 支持多种对话模式:可以实现顺序对话、并行对话等不同的交互形式,让智能体之间的沟通方式更加贴合实际需求。

应用场景

  • 智能客服领域:创建多个不...

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