1.roc指标源码
2.通达信版本-缠论笔段预测主图指标，预测源码预测源代码免费分享
3.Python时序预测系列基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）
4.Python时序预测系列基于CNN+LSTM+Attention实现单变量时间序列预测（案例+源码）
5.Python时序预测系列基于LSTM实现时序数据多输入单输出多步预测（案例+源码）
6.Python时序预测系列基于ConvLSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）

roc指标源码

       不同指标的代码应用是投资者们需要去了解的。有些技术指标检测市场动向，预测源码预测有些技术指标检测市场走势，代码各种指标加在一起就监控了整个市场的预测源码预测动态。其中roc指标是代码装修商城源码变动速率指标，那么roc指标源码是预测源码预测什么？

       变动率指标roc是将当日收盘价与一定时期前收盘价进行对比的一个指标，然后根据收盘价变动的代码比例，来测算价格波动的预测源码预测情况，再根据得到的代码趋势来预测个股接下来的走势，是预测源码预测中线线投资者长用到的一种技术指标。

roc指标的代码应用

       据了解，这roc指标源码：A1：=AMO/VOL/；ROC：*（A1-REF（A1，预测源码预测））/REF（A1，代码）；MAROC：MA（ROC，预测源码预测6）；EROC：EMA（ROC，9）；ZERO：0，COLOR，POINTDOT。

       至于该指标的应用技巧怎么样？当roc向上则表示强势，以0为中心线，由中心线下上穿大于0时为买入信号；当roc向下则表示弱势，免审核导航源码以0为中心线，由中心线上下穿小于0时为卖出信号；当股价创新高时，roc未能创新高，出现背离，表示头部形成；当股价创新低时，roc未能创新低，出现背离，表示底部形成。

通达信版本-缠论笔段预测主图指标，源代码免费分享

       显示开关:=1;

       顶价:=REF(H,BARSLAST(H>REF(H,1)));

       底价:=REF(L,BARSLAST(L<REF(L,1)));

       分型顶0:=H>顶价 AND L>底价;

       分型底0:=L<顶价 AND H<底价;

       分型顶1:=分型顶0 AND H=HHV(H,BARSLAST(分型底0));

       分型底1:=分型底0 AND L=LLV(L,BARSLAST(分型顶0));

       分型顶:=FILTERX(分型顶1,BARSLAST(分型底1));

       分型底:=FILTERX(分型底1,BARSLAST(分型顶1));

       UP1:=BARSLAST(分型底);

       顶力度1:=HHV(L,UP1+1)>LLV(H,UP1+1);

       顶包含1:=COUNT(L>REF(L,1),UP1)>2 AND COUNT(H>REF(H,1),UP1)>2;

       DN1:=BARSLAST(分型顶);

       底力度1:=HHV(L,DN1+1)>LLV(H,DN1+1);

       底包含1:=COUNT(H>REF(H,1),DN1)>2 AND COUNT(L>REF(L,1),DN1)>2;

       笔顶:=分型顶 AND UP1>3 AND 顶力度1 AND 顶包含1;

       笔底:=分型底 AND DN1>3 AND 底力度1 AND 底包含1;

       笔顶:=笔顶 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底));

       笔底:=笔底 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶));

       笔顶:=笔顶 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底));

       笔底:=笔底 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶));

       笔顶1:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));

       笔底1:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));

       UP2:=BARSLAST(笔底1);

       顶力度2:=HHV(L,UP2+1)>LLV(H,UP2+1);

       顶包含2:=COUNT(L>REF(L,1),UP2)>2 AND COUNT(H>REF(H,1),UP2)>2;

       DN2:=BARSLAST(笔顶1);

       底力度2:=HHV(L,DN2+1)>LLV(H,DN2+1);

       底包含2:=COUNT(H>REF(H,1),DN2)>2 AND COUNT(L>REF(L,1),DN2)>2;

       笔顶:=分型顶 AND UP2>3 AND 顶力度2 AND 顶包含2;

       笔底:=分型底 AND DN2>3 AND 底力度2 AND 底包含2;

       笔顶:=笔顶 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底));

       笔底:=笔底 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶));

       笔顶2:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));

       笔底2:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));

       笔顶3:=笔顶1 OR 笔顶2;

       笔底3:=笔底1 OR 笔底2;

       笔顶:=FILTERX(笔顶3 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底3)),BARSLAST(笔底3));

       笔底:=FILTERX(笔底3 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶3)),BARSLAST(笔顶3));

       笔顶:=FILTERX(笔顶 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底)),BARSLAST(笔底));

       笔底:=FILTERX(笔底 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)),BARSLAST(笔顶));

       笔顶:=笔顶 AND (BARSLAST(笔底)>1 OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);

       笔底:=笔底 AND (BARSLAST(笔顶)>1 OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);

       笔顶:=笔顶 AND (H=HHV(H,BARSLAST(笔底)) OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);

       笔底:=笔底 AND (L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)) OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);

       笔顶:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));

       笔底:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));

       笔顶:=笔顶 AND (BARSLAST(笔底)>2 OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);

       笔底:=笔底 AND (BARSLAST(笔顶)>2 OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);

       笔顶:=笔顶 AND (H=HHV(H,BARSLAST(笔底)) OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);

       笔底:=笔底 AND (L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)) OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);

       笔顶:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));

       笔底:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));

       笔顶:=笔顶 AND (BARSLAST(笔底)>3 OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);

       笔底:=笔底 AND (BARSLAST(笔顶)>3 OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);

       笔顶:=笔顶 AND (H=HHV(H,BARSLAST(笔底)) OR BARSLAST(笔底)=DRAWNULL);

       笔底:=笔底 AND (L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)) OR BARSLAST(笔顶)=DRAWNULL);

       笔顶:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));

       笔底:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));

       DN:=BARSLAST(笔顶);

       底力度:=HHV(L,DN+1)>LLV(H,DN+1);

       底包含:=COUNT(H>REF(H,1),DN)>2 AND COUNT(L>REF(L,1),DN)>2;

       笔底:=笔底 AND (笔底<>1) AND DN>3 AND 底力度 AND 底包含 AND (L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)));

       笔底:=FILTERX(笔底,BARSLAST(笔顶));

       UP:=BARSLAST(笔底);

       顶力度:=HHV(L,UP+1)>LLV(H,UP+1);

       顶包含:=COUNT(L>REF(L,1),UP)>2 AND COUNT(H>REF(H,1),UP)>2;

       笔顶:=笔顶 AND (笔顶<>1) AND UP>3 AND 顶力度 AND 顶包含 AND (H=HHV(H,BARSLAST(笔底)));

       笔顶:=FILTERX(笔顶,BARSLAST(笔底));

       笔顶:=笔顶 OR 笔顶;

       笔底:=笔底 OR 笔底;

       笔顶:=FILTERX(笔顶 AND H=HHV(H,BARSLAST(笔底)),BARSLAST(笔底));

       笔底:=FILTERX(笔底 AND L=LLV(L,BARSLAST(笔顶)),BARSLAST(笔顶));

       UP:=BARSLAST(笔底);

       顶力度:=HHV(L,UP+1)>LLV(H,UP+1);

       顶包含:=COUNT(L>REF(L,1),UP)>2 AND COUNT(H>REF(H,1),UP)>2;

       DN:=BARSLAST(笔顶);

       底力度:=HHV(L,DN+1)>LLV(H,DN+1);

       底包含:=COUNT(H>REF(H,1),DN)>2 AND COUNT(L>REF(L,1),DN)>2;

       笔顶:=笔顶 AND UP>3 AND 顶力度 AND

Python时序预测系列基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）

       本文是作者的原创第篇，聚焦于Python时序预测领域，通过结合TCN（时间序列卷积网络）和LSTM（长短期记忆网络）模型，解决单站点多变量时间序列预测问题，以股票价格预测为例进行深入探讨。

       实现过程分为几个步骤：首先，从数据集中读取数据，包括条记录，通过8:2的比例划分为训练集（条）和测试集（条）。接着，数据进行归一化处理，以确保模型的视频短信平台 源码稳定性和准确性。然后，构建LSTM数据集，通过滑动窗口设置为进行序列数据处理，转化为监督学习任务。接下来，模拟模型并进行预测，展示了训练集和测试集的真实值与预测值对比。最后，通过评估指标来量化预测效果，以了解模型的性能。

       作者拥有丰富的科研背景，曾在读研期间发表多篇SCI论文，并在某研究院从事数据算法研究。作者承诺，将结合实践经验，持续分享Python、数据分析等领域的基础知识和实际案例，以简单易懂的方式呈现，对于需要数据和源码的读者，可通过关注或直接联系获取更多资源。完整的文档共享源码https内容和源码可参考原文链接：Python时序预测系列基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）。

Python时序预测系列基于CNN+LSTM+Attention实现单变量时间序列预测（案例+源码）

       本文将介绍如何结合CNN、LSTM和Attention机制实现单变量时间序列预测。这种方法能够有效处理序列数据中的时空特征，结合了CNN在局部特征捕捉方面的优势和LSTM在时间依赖性处理上的能力。此外，引入注意力机制能够选择性关注序列中的关键信息，增强模型对细微和语境相关细节的捕捉能力。

       具体实现步骤如下：

       首先，读取数据集。数据集包含条记录，按照8:2的比例划分为训练集和测试集。训练集包含条数据，用于模型训练；测试集包含条数据，用于评估模型预测效果。

       接着，对数据进行归一化处理，确保输入模型的数据在一定范围内，有利于模型训练和预测。

       构造数据集时，构建输入序列（时间窗口）和输出标签。这些序列将被输入到模型中，低指标公式源码以预测未来的时间点。

       构建模拟合模型进行预测，通过训练得到的模型参数，将输入序列作为输入，预测下一个时间点的值。

       展示预测效果，包括测试集的真实值与预测值的对比，以及原始数据、训练集预测结果和测试集预测结果的可视化。

       总结，本文基于CNN、LSTM和Attention机制实现的单变量时间序列预测方法，能够有效处理序列数据中的复杂特征。实践过程中，通过合理的数据划分、归一化处理和模型结构设计，实现了对时间序列数据的准确预测。希望本文的分享能为读者提供宝贵的参考，促进在时间序列预测领域的深入研究和应用。

Python时序预测系列基于LSTM实现时序数据多输入单输出多步预测（案例+源码）

       本文介绍如何利用LSTM进行单站点多变量输入、单输出、多步预测，以解决时序数据的问题。

       1. 实现概述

       目标是预测一个标签，基于过去N天的多个特征变量，预测未来M天的结果。具体操作分为数据预处理、模型构建和预测分析。

       2. 实现步骤

数据准备: 从条数据中，通过8:2的比例划分出条作为训练集，条作为测试集。

数据预处理: 对数据进行归一化处理，将数据转化为LSTM所需的监督学习格式。

LSTM数据集构建: 以天历史数据预测未来3天为例，通过取数据集的不同部分构建输入X_train和输出y_train，形成三维数组。

模型构建: 使用seq2seq模型，包含编码器和解码器层，适用于多输入多输出的情况。

模型训练: 对模型进行训练，输入为(, 5)的二维数组，输出为(3, 1)的二维数组。

预测: 对测试集进行预测，批量输出每个样本未来3天的标签预测。

       案例展示

       通过预测示例，可以看到模型对第一个测试样本未来3天变量的预测结果与真实值的对比。

Python时序预测系列基于ConvLSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）

       在Python时序预测系列中，作者利用ConvLSTM模型成功解决了单站点多变量单步预测问题，尤其针对股票价格的时序预测。ConvLSTM作为LSTM的升级版，通过卷积操作整合空间信息于时间序列分析，适用于处理具有时间和空间维度的数据，如视频和遥感图像。

       实现过程包括数据集的读取与划分，原始数据集有条，按照8:2的比例分为训练集（条）和测试集（条）。数据预处理阶段，进行了归一化处理。接着，通过滑动窗口（设为）将时序数据转化为监督学习所需的LSTM数据集。建立ConvLSTM模型后，模型进行了实际的预测，并展示了训练集和测试集的预测结果与真实值对比。

       评估指标部分，展示了模型在预测上的性能，通过具体的数据展示了预测的准确性。作者拥有丰富的科研背景，已发表6篇SCI论文，目前专注于数据算法研究，并通过分享原创内容，帮助读者理解Python、数据分析等技术。如果需要数据和源码，欢迎关注作者以获取更多资源。

Python时序预测系列基于LSTM实现时序数据多输入多输出多步预测（案例+源码）

       本文详细介绍了如何使用Python中的LSTM技术处理时序数据的多输入、多输出和多步预测问题。

       首先，多输入指的是输入数据包含多个特征变量，多输出则表示同时预测多个目标变量，而多步预测则指通过分析过去的N天数据，预测未来的M天。例如，给定天的历史观测数据，目标是预测接下来3天的5个变量值。

       在实现过程中，作者首先加载并划分数据集，共条数据被分为8:2的训练集（条）和测试集（条）。数据经过归一化处理后，构建LSTM数据集，通过逐步提取数据片段作为输入X_train和输出y_train，构建了（，，5）和（，3，5）的三维数组，分别代表输入序列和输出序列。

       模型构建上，采用的是多输入多输出的seq2seq模型，包括编码器和解码器。进行模型训练后，用于预测的testX是一个（，，5）的数组，输出prediction_test则是一个（，3，5）的三维数组，展示了每个样本未来3天5个变量的预测结果和真实值对比。

       作者拥有丰富的科研背景，已发表多篇SCI论文，目前致力于分享Python、数据科学、机器学习等领域的知识，通过实战案例和源码帮助读者理解和学习。如需了解更多内容或获取数据源码，可以直接联系作者。