1. 预测股票的方法有几种
1、股票价格的预测要综合考虑多种因素，比如公司的基本面、日K线、周K线、月K线、成交量、各种技术指标等等。股票买了就涨是许多人梦寐以求的事情，其实，盘中判断股价会不会拉升并不是“可‘想’不可求”的事情，是通过长期看盘、操盘实践可以达到或者部分达到的境界。其中一个重要方法是“结合技术形态研判量能变化”，尤其是研判有无增量资金。
2、股票预测公式和方法是：
如果当天量能盘中预测结果明显大于上一天的量能，增量达到一倍以上，出现增量资金的可能性较大。股票预测首先要预测全天可能出现的成交量。公式是(240分钟÷前市9：30分到看盘时为止的分钟数)×已有成交量(成交股数)。使用这个公式时要注意：
（1）往往时间越是靠前，离开9：30分越近，越是偏大于当天的实际成交量。
（2）一般采用前15分钟、30分钟、45分钟等三个时段的成交量来预测全天的成交量。过早则失真，因为开盘不久成交偏大偏密集;过晚则失去了预测的意义。
2. 股票操盘手如何训练
拿钱买股票 就买100股，慢慢的你的技术就锻炼出来了
3. 股票风险预测时，如何才能知道预测结果是否正确
随着机器学习和人工智能的兴起，预测：只需几行代码，就可以在初露头角的数据爱好者处轻松访问最新模型，且他们已经准备好随时攻克可能遇到的一切任务。
但是一知半解是危险的，虽然机器学习的大部分可以归因于统计和编程，但同样重要的是领域知识，但它往往被忽略。这一点在投资领域最为明显。
金融时间序列数据的信噪比一直都非常低，这种细微差别令人难以置信，从业人员花费了大量的精力来尝试实现难以捉摸的目标，但只有少数成功。因此，需要对数据进行更深入的了解，并且找出其成功的共通之处。
很多项目都是从选择一只股票开始的，这只股票通常是苹果(Apple)或亚马逊(Amazon)等科技公司的股票，原因很简单，这些公司众所周知，并在消费者的日常生活中根深蒂固。
这是有问题的，因为选股不是一个任意的过程，它是投资决策过程的一部分，本身需要一个模型。
以苹果为例，如果我们将其表现与更广泛的标准普尔500指数(SP 500)进行对比，我们会发现苹果的表现比该指数高出近60%。
乍一看，EWMA对标普500指数的预测非常准确，但如果我们仔细观察市场下滑的时期，就会发现情况并非看上去那样。
尽管蓝线和橙线似乎紧密相连，但EWMA策略仅能融合过去的信息，即它只包含了过去的信息，无法应对日内波动的信息，因此往往导致它预测上涨，但实际是下跌，反之亦然。在此期间采取这种策略，其表现将逊于标普500指数。
结论
在开始一个股票预测项目之前，特别是在你打算投入实际资金的项目之前，先对这个主题做一些研究并了解数据是有好处的。
如果结果好得令人难以置信。由于参与者的数量越来越多，而且参与者的水平也越来越高，市场在价格发现方面极其有效，尤其是在股票方面。
尽管这可能不会排除潜在机会的可能性，但这意味着需要比即时可用的算法和标准预处理技术更多的努力才能找到它。
4. bp神经网络股票价格预测的MATLAB编程
P=[];‘输入，开盘价，最高价，最低价，收盘价成交量依次5天的数据’
T=[];’输出，即第二日的收盘’
net=newff(minmax(P),[7,1],{'tansig','logsig'},'traingdx');
net.trainParam.epochs=1000; ‘最大训练次数，根据需要可自行调节’
net.trainParam.goal=0.01; ‘误差’
net.trainParam.lr=0.01; ‘学习率’
net=train(net,P,T); ‘训练网络’
test=[];‘待预测数据输入’
out=sim(net,test); ‘仿真预测’
我的这个程序没有进行初始化，你还需要先将数据进行初始化后才能算。
5. 利用什么技术分析方法预测股票中短期趋势
首先是大盘 再者是该股票K线组合、技术位置 其次是常用指标macd、kdj等等
6. 深度学习做股票预测靠谱吗
靠谱 但前提是你学习的技术分析筹码分析是正确的，而不是随便买书或者网上查资料那种
举个例子吧 你在书上和网上看到阳线吞噬怎么解释的？ 简单说也就是阳包阴
都是看涨看多吧
大盘4月11日 8月7日都是阳包阴 然后怎么走的？
你要学的是可以提前分析预判并且有大概率正确的知识 比如以下这些
7月28分析华新水泥短线会过13.7 8月10日收盘14.04.
7. 如何用深度学习来预测明天的股票趋势
学会用比较法则选择主流板块主流股，懂得利用正确的技术分析筹码分析知识来针对不同主力类型的股票计算合理买卖点，有合适的止盈止损策略，严格按纪律操作。
但是记得，正确的技术分析知识不是你买本书或者网上查的那种，比如黑三兵这样的k线组合，你在哪里查资料都是说后市看跌把，上证八月九日开始就是黑三兵，然后一直涨到现在
8. 什么时候用回归分析，什么时候用时间序列
方法不同。回归分析是研究变量之间的统计相关关系的一种统计方法。它从自变量和因变量的一组观测数据出发，寻找一个函数式，将变量之间的统计相关关系近似地表达出来。这个能够近似表达自变量与因变量之间关系的函数式。而时间序列更加偏向去有明显的以时间为分割点，某个变量随着时间的推移产生变化。近似于自变量与时间之间的关系。
9. 任选一只股票进行基本分析，并预测其股价的短期（3个月内）和中长期（1到5年）走势。
上课就是学知识的。你们现在完全在应付差事。如果你自己认真去分析一个股票会不少的收获。不懂得经济学以后这么生存？