股票链

2026-07-30 16:19:23
行业:金融、人工智能
载体:算法模型
技术:C++、Selenium、Selenium WebDriver、PyTorch

业务和功能介绍

为了使用神经网络进行高效的股票分析与预测,我自主研发了这套从股票数据的获取、清洗、到模型训练与预测的项目。
除了被模块化的神经网络的结构设计有问题,致使训练越来越糟,以至于最终放弃,其它部分均已达到最终设计目标。

项目实现

这是一个完全由我自主完成的项目,现在,让我来介绍这个项目的整体架构与期间的难点。
fakeLib:这是为了解决libtorch12.6版本的libnvshmem_host.so.3库文件缺失而进行的伪编译库操作。
downloader:这里面有两种获取csv格式的数据的方式,一种是通过bypyDown下载暂存在百度网盘上的数据,另一种是直接根据我使用DevTool对东方财富网的分析,编写出的直接获取数据的jvEast程序。
preProcessor:对于所有下载好的csv文件,将经由此程序转变成可被后续程序处理的自定义pre文件格式。
predictor:该程序一共有三种模式:t、e、p。t即(training),即通过多线程与BatchSize=100方式进行快速的可在GPU上运行的神经网络训练;e即(examine)相比于t模式,一是取消了对神经元的随即关闭,二是只使用最后一组数据进行检验;p即(prediction),即对最后五组数据进行预测,并将结果以自创的ed格式保存。
analyser:在固定地址下寻找指定日期的ed格式文件,并经过比大小分析,实现交互式的数据分析。

示例图片视频


竹月
30天前活跃
方向: 后端-C++、算法-嵌入式算法、
交付率:100.00%
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