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作业系统:(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...) windows 问题类别:(ex:ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...) LSTM 使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...) python 问题内容: 根据网路上的范例 https://stackabuse.com/time-series-prediction-using-lstm-with-pytorch-in-python/ 把他的data换成汇率然後训练模型,但是预测出来的汇率是一条直线,如下图 https://imgur.com/tg2zoCW 想请问各位大大,是model训练太少还是我的code出现问题呢, 这是我第一次练习神经网路,希望各位大大给我一些提示, --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 140.112.4.209 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/DataScience/M.1603013614.A.E48.html ※ 编辑: miwuz (140.112.4.209 台湾), 10/18/2020 17:36:15 ※ 编辑: miwuz (140.112.4.209 台湾), 10/18/2020 17:37:23
1F:→ miwuz: 如果发文格式不符合请再告知我会马上修改,这个问题已经苦10/18 17:38
2F:→ miwuz: 恼两天了qq 10/18 17:38
3F:推 wtchen: 你的假设为何?汇率会有周期性波动还是持续上升/下降?10/18 18:00
4F:→ wtchen: 这两个假设我怎麽想都不成立阿10/18 18:00
5F:→ miwuz: 原本是设想汇率会有周期性,所以是汇率预测不能使用lstm的10/18 18:31
6F:→ miwuz: 模型吗~10/18 18:31
7F:→ miwuz: 再补充我上面的问题,lstm只能预测有周期性的资料结构吗,10/18 18:35
8F:→ miwuz: 如果有突然上升下降就不行了吗 10/18 18:35
9F:推 wtchen: lstm是用以前累积的资料来预测之後的趋势。 10/19 00:14
10F:→ wtchen: 可是汇率这种东西....为何会有周期性? 10/19 00:14
11F:→ wtchen: 老实说我看不懂你在做啥 10/19 00:16
12F:→ wtchen: 你的参考范例用的样本有明显的趋势与周期性 10/19 00:17
13F:→ wtchen: 但你的汇率看不出来啊 10/19 00:17
14F:推 supremexiii: 会不会是loss function使用mse 导致误差被缩小? 10/19 02:19
15F:→ yoyololicon: 怎麽我看十个新手 就有九个一开始就做金融相关 10/19 07:39
16F:→ yoyololicon: 没别的好做了吗XD 10/19 07:40
17F:推 goldflower: 大家都想赚钱阿 但是我觉得赚不到XD 10/19 13:29
18F:→ miwuz: 回应9楼w大,因为在网路上爬文有看到如果突然有峰值的趋势 10/19 17:04
19F:→ miwuz: 好像也使用lstm,所以才会询问lstm模型是不是有限制规律性 10/19 17:04
20F:→ miwuz: ~ 10/19 17:04
21F:→ miwuz: 谢谢S大给我一个方向~不过试过其他loss也是差不多的结果xd 10/19 17:06
22F:→ miwuz: Yoyo大与gold大,因为本身还在读书,本身系所也与这方面较 10/19 17:07
23F:→ miwuz: 为相关,跟赚钱与否应该是没什麽关系~ 10/19 17:07
24F:→ hippo130: 应该说 当然赚钱是一回事 大家都想赚钱 但我觉得金融相 10/22 01:15
25F:→ hippo130: 关的是每天都会有新的资料可以取得 在取得资料上是最为 10/22 01:15
26F:→ hippo130: 方便的 10/22 01:16
27F:→ hippo130: 而常见的时间序列资料 要不就是sensor 或是机台 可是都 10/22 01:18
28F:→ hippo130: 很难取得 再不然就是拿过去人家蒐集好的资料来练习 可是 10/22 01:18
29F:→ hippo130: 这样就没有练习到蒐集资料的流程例如爬虫等等的 也比较 10/22 01:18
30F:→ hippo130: 没有新鲜感 10/22 01:18
※ 编辑: miwuz (61.230.200.95 台湾), 10/23/2020 21:47:31







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