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金融时间序列的深度学习模型实例

Primary LanguageJupyter Notebook

financial-time-series

介绍

这个项目主要是使用Tensorflow 2.x，搭建了多种模型对5年期的国债数据进行了预测，分为连续型的预测（回归）和离散型的预测（分类）两部分。

目录说明

目录名 描述
checkpoint/
data/ 数据目录，主要包括原始数据和生成的中间数据
logs/
img/
cnn.ipynb conv1卷积神经网络目录
lstm.ipynb lstm神经网络目录
cnn-lstm.ipynb cnn-lstm神经网络目录
arma.ipynb arma模型目录
feature_engineer.ipynb 常用的金融时间序列特征工程挖掘方法目录
shibor数据获取.ipynb shibor目录
for_paper.ipynb 该目录下主要有一个将多张图片合成为一张图片的代码
金融时间序列特征分析.ipynb 该目录主要对金融时间序列进行了分析

参考