1. 預測股票的方法有幾種
1、股票價格的預測要綜合考慮多種因素，比如公司的基本面、日K線、周K線、月K線、成交量、各種技術指標等等。股票買了就漲是許多人夢寐以求的事情，其實，盤中判斷股價會不會拉升並不是「可『想』不可求」的事情，是通過長期看盤、操盤實踐可以達到或者部分達到的境界。其中一個重要方法是「結合技術形態研判量能變化」，尤其是研判有無增量資金。
2、股票預測公式和方法是：
如果當天量能盤中預測結果明顯大於上一天的量能，增量達到一倍以上，出現增量資金的可能性較大。股票預測首先要預測全天可能出現的成交量。公式是(240分鍾÷前市9：30分到看盤時為止的分鍾數)×已有成交量(成交股數)。使用這個公式時要注意：
（1）往往時間越是靠前，離開9：30分越近，越是偏大於當天的實際成交量。
（2）一般採用前15分鍾、30分鍾、45分鍾等三個時段的成交量來預測全天的成交量。過早則失真，因為開盤不久成交偏大偏密集;過晚則失去了預測的意義。
2. 股票操盤手如何訓練
拿錢買股票 就買100股，慢慢的你的技術就鍛煉出來了
3. 股票風險預測時，如何才能知道預測結果是否正確
隨著機器學習和人工智慧的興起，預測：只需幾行代碼，就可以在初露頭角的數據愛好者處輕松訪問最新模型，且他們已經准備好隨時攻克可能遇到的一切任務。
但是一知半解是危險的，雖然機器學習的大部分可以歸因於統計和編程，但同樣重要的是領域知識，但它往往被忽略。這一點在投資領域最為明顯。
金融時間序列數據的信噪比一直都非常低，這種細微差別令人難以置信，從業人員花費了大量的精力來嘗試實現難以捉摸的目標，但只有少數成功。因此，需要對數據進行更深入的了解，並且找出其成功的共通之處。
很多項目都是從選擇一隻股票開始的，這只股票通常是蘋果(Apple)或亞馬遜(Amazon)等科技公司的股票，原因很簡單，這些公司眾所周知，並在消費者的日常生活中根深蒂固。
這是有問題的，因為選股不是一個任意的過程，它是投資決策過程的一部分，本身需要一個模型。
以蘋果為例，如果我們將其表現與更廣泛的標准普爾500指數(SP 500)進行對比，我們會發現蘋果的表現比該指數高出近60%。
乍一看，EWMA對標普500指數的預測非常准確，但如果我們仔細觀察市場下滑的時期，就會發現情況並非看上去那樣。
盡管藍線和橙線似乎緊密相連，但EWMA策略僅能融合過去的信息，即它只包含了過去的信息，無法應對日內波動的信息，因此往往導致它預測上漲，但實際是下跌，反之亦然。在此期間採取這種策略，其表現將遜於標普500指數。
結論
在開始一個股票預測項目之前，特別是在你打算投入實際資金的項目之前，先對這個主題做一些研究並了解數據是有好處的。
如果結果好得令人難以置信。由於參與者的數量越來越多，而且參與者的水平也越來越高，市場在價格發現方面極其有效，尤其是在股票方面。
盡管這可能不會排除潛在機會的可能性，但這意味著需要比即時可用的演算法和標准預處理技術更多的努力才能找到它。
4. bp神經網路股票價格預測的MATLAB編程
P=[];『輸入，開盤價，最高價，最低價，收盤價成交量依次5天的數據』
T=[];』輸出，即第二日的收盤』
net=newff(minmax(P),[7,1],{'tansig','logsig'},'traingdx');
net.trainParam.epochs=1000; 『最大訓練次數，根據需要可自行調節』
net.trainParam.goal=0.01; 『誤差』
net.trainParam.lr=0.01; 『學習率』
net=train(net,P,T); 『訓練網路』
test=[];『待預測數據輸入』
out=sim(net,test); 『模擬預測』
我的這個程序沒有進行初始化，你還需要先將數據進行初始化後才能算。
5. 利用什麼技術分析方法預測股票中短期趨勢
首先是大盤 再者是該股票K線組合、技術位置 其次是常用指標macd、kdj等等
6. 深度學習做股票預測靠譜嗎
靠譜 但前提是你學習的技術分析籌碼分析是正確的，而不是隨便買書或者網上查資料那種
舉個例子吧 你在書上和網上看到陽線吞噬怎麼解釋的？ 簡單說也就是陽包陰
都是看漲看多吧
大盤4月11日 8月7日都是陽包陰 然後怎麼走的？
你要學的是可以提前分析預判並且有大概率正確的知識 比如以下這些
7月28分析華新水泥短線會過13.7 8月10日收盤14.04.
7. 如何用深度學習來預測明天的股票趨勢
學會用比較法則選擇主流板塊主流股，懂得利用正確的技術分析籌碼分析知識來針對不同主力類型的股票計算合理買賣點，有合適的止盈止損策略，嚴格按紀律操作。
但是記得，正確的技術分析知識不是你買本書或者網上查的那種，比如黑三兵這樣的k線組合，你在哪裡查資料都是說後市看跌把，上證八月九日開始就是黑三兵，然後一直漲到現在
8. 什麼時候用回歸分析，什麼時候用時間序列
方法不同。回歸分析是研究變數之間的統計相關關系的一種統計方法。它從自變數和因變數的一組觀測數據出發，尋找一個函數式，將變數之間的統計相關關系近似地表達出來。這個能夠近似表達自變數與因變數之間關系的函數式。而時間序列更加偏向去有明顯的以時間為分割點，某個變數隨著時間的推移產生變化。近似於自變數與時間之間的關系。
9. 任選一隻股票進行基本分析，並預測其股價的短期（3個月內）和中長期（1到5年）走勢。
上課就是學知識的。你們現在完全在應付差事。如果你自己認真去分析一個股票會不少的收獲。不懂得經濟學以後這么生存？