使用tensorflow：LSTM神经网络预测股票（二）

与第一版相比的改进点 上一篇博客 直接预测收益，训练过程中通过观察预测值的变动，发现LSTM网络收敛起来非常困难，几百万行数据下来，也没有比较明显的收敛迹象。我分析原因有可能为：一行60个交易日，下一行的60个交易日有59个实际上并没有变，即大部分输入数据并未变动，但是收益变动可能会非常巨大（股票的价格变动），如图所示： 收益相对剧烈的变动，给网络的收敛带来了巨大的困难。碍于硬件资源的限制，我没有

>>阅读原文<<