【批量发文软件源码】【wannaren源码】【源码学生】源码预测
1.【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）
2.通达信版本-缠论笔段预测主图指标，源码预测源代码免费分享
3.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）
4.手把手教你用机器学习预测黄金ETF价格（全程源码）
5.pytorch 源码解读进阶版 - 当你 import torch 的源码预测时候，你都干了些什么？（施工中）
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）
【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、源码预测单输出、源码预测多步预测，源码预测以解决时序数据的源码预测批量发文软件源码问题。1. 实现概述
目标是源码预测预测一个标签，基于过去N天的源码预测多个特征变量，预测未来M天的源码预测结果。具体操作分为数据预处理、源码预测模型构建和预测分析。源码预测2. 实现步骤
数据准备: 从条数据中，源码预测通过8:2的源码预测比例划分出条作为训练集，条作为测试集。源码预测
数据预处理: 对数据进行归一化处理，源码预测将数据转化为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wannaren源码情况。
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。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，源码学生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，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深挖源码复杂特征。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。
手把手教你用机器学习预测黄金ETF价格（全程源码）
之前分享了一些国外的经典量化研究内容，比如《一大波国外高清量化网址正在袭来...》等文章，都附带源码、和实战案例。但有不少新入门的小伙伴反馈，难以理解、实施起来有困难，甚至无法应用。为了解决这个问题，我决定将这些优质内容本土化和国产化，主要从以下几个方面着手：
1. 将英文原文翻译成中文，用更通俗的语言解释概念。
2. 修改原始代码，使其在国内运行环境兼容，消除地域限制。zool 源码
3. 将使用的数据改为国内的品种，确保实践的可行性。
这次的尝试主要聚焦在《Gold Price Prediction: Step By Step Guide Using Python Machine Learning》一文。通过翻译插件，新手可以轻松理解文章内容，核心是使用线性回归模型预测黄金ETF的第二天价格，基于两根均线的当前数值。难点在于原代码中的yfinance库不再支持国内访问。
为此，我选择了开源的akshare库作为替代，其功能强大且在国内完全可用，通过简单的安装命令`pip install akshare`即可获取。解决了数据获取的障碍后，文章中的步骤变得更为清晰，以下为关键步骤及其解释：
**Step 1**：导入必要的Python库并读取黄金ETF数据。
**Step 2**：定义解释变量，这里选择了日和日移动均线。
**Step 3**：定义因变量，即预测目标，为第二天的黄金ETF收盘价。
**Step 4**：将数据划分为训练集和测试集，%用于训练，%用于测试。
**Step 5**：构建线性回归模型，学习解释变量与因变量的关系。
**Step 6**：使用模型预测黄金ETF价格，并计算决定系数R2衡量模型拟合效果。
**Step 7**：回测模型性能，绘制累积回报图以评估策略表现。
**Step 8**：每日滚动预测，实施策略并观察效果。
通过这八个步骤，我们不仅解决了代码无法运行的问题，还详细解释了每个环节的关键点。对于想要使用机器学习预测黄金ETF价格的读者，这提供了一个实用的指南和实践案例。接下来，我会继续分享更多量化策略和代码，欢迎关注和交流。
pytorch 源码解读进阶版 - 当你 import torch 的时候，你都干了些什么？（施工中）
使用PyTorch，无论是训练还是预测，你首先编写的代码通常如下所示：
依据Python代码的编写规则，导入逻辑将去相应的PyTorch site-package目录寻找__init__.py文件，具体路径为：${ python_path}/lib/python3.8/site-packages/torch/__init__.py
本章节聚焦于__init__.py 这个Python文件，从这里开始深入剖析，探究在一行简单的`import torch`命令背后，PyTorch是如何完成关键基础设置的初始化。
重点一：从`from torch._C import *`开始
在__init__.py 中，首先跳过一些系统环境的检查和判断逻辑，核心代码段为`from torch._C import *`，具体位置如下（github.com/pytorch/pytorch...）：
这代表了典型的C++共享库初始化过程，遵循CPython代码组织规则，`torch._C`模块对应一个名为PyInit__C的函数。在文件torch/csrc/stub.c中，找到了此函数的相关定义（github.com/pytorch/pytorch...）。
initModule被视为PyTorch初始化过程中的第一层调用栈，深入探讨此函数中的关键内容。
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）。
