Der Aktienmarkt ist ein dynamisches und komplexes Umfeld, das von verschiedenen Faktoren beeinflusst wird und genaue Preisvorhersagen zu einer anspruchsvollen Aufgabe macht. Allerdings haben Fortschritte bei Techniken des maschinellen Lernens, wie z. B. neuronale Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTM), vielversprechende Ergebnisse bei der Vorhersage finanzieller Zeitreihendaten gezeigt.
In diesem Artikel befassen wir uns mit einer umfassenden Studie, die die Anwendung von LSTM-Modellen zur Vorhersage der Kurse beliebter Technologieaktien untersucht. Durch die Nutzung historischer Aktiendaten wollen wir die Leistung der Modelle bei der Erfassung von Developments und Mustern analysieren und Einblicke in den potenziellen Einsatz solcher Modelle bei fundierten Anlageentscheidungen liefern.
Im gesamten Artikel untersuchen wir verschiedene Schritte der Analyse, einschließlich Datenvorverarbeitung, Modellkonstruktion, Coaching, Auswertung und Visualisierung. Entdecken Sie mit uns die faszinierende Welt der prädiktiven Analyse im Bereich der Technologieaktienkurse.
Nach Zeit indizierte Datenpunkte werden als Zeitreihendaten bezeichnet. Zeitreihendaten sind überall, daher ist es für jeden Datenanalysten oder Datenwissenschaftler wichtig, sie zu manipulieren. Dieses Notizbuch untersucht Daten aus dem Aktienmarkt, insbesondere von Apple, Amazon, Google und Microsoft. Mithilfe von Seaborn und Matplotlib lernen wir, wie wir mit yfinance Aktieninformationen erhalten. Basierend auf der bisherigen Wertentwicklung einer Aktie werden wir einige Möglichkeiten zur Bewertung ihres Risikos untersuchen. Mithilfe der Lengthy-Brief-Time period-Reminiscence-Methode (LSTM) können wir auch zukünftige Aktienkurse vorhersagen! Unser Ziel ist es, nebenbei folgende Fragen zu beantworten:
- Wie hat sich der Kurs der Aktie im Laufe der Zeit verändert?
- Wie hoch conflict die tägliche Rendite der Aktie im Durchschnitt?
- Wie hoch conflict der gleitende Durchschnitt der verschiedenen Aktien?
- Wie conflict die Korrelation zwischen verschiedenen Aktien?
- Wie viel Wert gefährden wir durch die Investition in eine bestimmte Aktie?
- Wie können wir das versuchen? Der erste Schritt besteht darin, die Daten abzurufen und in den Speicher zu laden, um das zukünftige Aktienverhalten vorherzusagen. Yahoo Finance stellt uns Bestandsdaten zur Verfügung.
Mithilfe der Finanzmarktdaten und -tools von Yahoo Finance können Sie überzeugende Investitionen finden. Wir werden Marktdaten von Yahoo Finance mithilfe der yfinance-Bibliothek herunterladen, die hierfür eine Thread- und Pythonic-Methode bietet.
