LSTM очень эффективны в задачах прогнозирования последовательности, потому что они могут хранить прошлую информацию.
В нашем случае это важно, потому что предыдущая цена акции имеет решающее значение для прогнозирования ее будущей цены.
Мы использовали LSTM для прогнозирования цены акций иранской компании и получили очень удивительный результат.
Этот проект был реализован в Кагеле по следующему адресу
После загрузки данных в набор данных и подготовки обучающего набора покажите заголовок набора данных и масштабирование функций.
Создание данных с временными шагами и построение LSTM.
Прогнозирование будущих акций с использованием тестового набора и отображение результатов на графике
https://aminzayer.ir — Амин Зайеромали — старший разработчик программного обеспечения
