前沿函数模型预测股票（基于lstm的股票预测）

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如何根据条件来预测股票的走势

据说用了未来函数的股票指标都是骗人的？

怎么查看通信达含未来函数的选股指标选出的历史真实股票

预测股票的方法有几种

LSTM神经网络有推理能力吗？

lstm做交通预测的输入输出是什么样的

用Python和Keras做LSTM神经网络普通电脑可以吗?

Q1：如何根据条件来预测股票的走势

楼主好，首先要了解K线的运行原理。然后要关注国家经济乃至世界经济。还有国家政策。比如说有色金属是稀缺资源不可再生，那么就可以预测未来几年只要大势没问题有色业一定弱不了。还有就是流感严重可以推测医药行业跟流感有关的企业会有行情。这些基本预测要做辅助。然后决定出手前还要分析公司的运营情况，盈利能力及股价自身价值，市盈率。最后看K线在什么区间运行。就可以推断出来后市发展情况了。如果只是看股票的趋势的话可以只看K线结合成交量及BOLL等数据就可以预测了。

Q2：据说用了未来函数的股票指标都是骗人的？

用法不一样。用未来指标用在研判明天或后市的股价和指标（不是未来）的关系。从而可以算出压力位、支撑位或别的你关心的。

Q3：怎么查看通信达含未来函数的选股指标选出的历史真实股票

公式里面含有未来函数的目的就是可以用后面的行情数据参与公式的计算。如果不想让后面的行情数据参与计算，那就不要用含有未来函数的公式。

Q4：预测股票的方法有几种

主要是形态分析，成交量与价位的配合

Q5：LSTM神经网络有推理能力吗？

现货黄金不仅适合断线投资也适合中长线投资，各有好处。我在香港24金贵金属投资现货黄金到现在，一直保持比较稳妥避险的投资方式，也赚到了很可观的钱了。还好当初选择对了。

Q6：lstm做交通预测的输入输出是什么样的

间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。
举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等
RNN 和 LSTM 模型
时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点，RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关。通过这种方法，RNN的计算结果便具备了记忆之前几次结果的特点。
典型的RNN网路结构如下：

Q7：用Python和Keras做LSTM神经网络普通电脑可以吗?

你好，如果数据量不大的话，普通电脑可以的。如果数据量很大，建议使用云计算资源。
望采纳。