走势预测

摘要： 导语:2022年三季度瓦楞纸市场未改疲软态势,纸价震荡偏下运行。四季度市场仍将面临通胀、能源成本变动、新产能投放等不确定因素,但需求释放以及政策发力支撑下,预计纸价或震荡微幅上移。三季度瓦楞纸市场未改疲软态势,纸价震荡偏下运行。

摘要： 介绍了2020年联合收获机市场销售情况,并结合市场环境分析,对2021年的市场走势提出预测.

摘要： 介绍了2020年拖拉机市场销售情况,并结合市场环境分析,对2021年拖拉机市场走势提出预测.

摘要： 介绍了2020年玉米收获机市场发展情况,并结合市场环境分析,对2021年市场走势提出预测.

摘要： 通过查阅全国农产品批发市场价格信息系统中全国马铃薯的即时价格,将全国2021年第一季度马铃薯价格波动作为主要的研究方向,并结合价格需求弹性和蛛网理论等经济学原理对第一季度马铃薯价格走势进行分析和研究.以采集的数据为基础,绘制出先上升后下降的价格走势,并按月份进行原因分析,随后,借助马铃薯的月均成交量来进一步反映马铃薯价格波动的原因.最后,将2019～2021年全国马铃薯第一季度的价格数据进行比较,科学合理地对2021年第二季度的马铃薯价格走势做出了预测.认为总体价格走势为:4月上升压力较大,将维持现有价格水平波动,5～6月价格稍有下降.

摘要： 介绍了2021年上半年农机市场销售情况和市场结构特点,并结合市场环境分析,就下半年市场走势提出预测.

摘要： 2021年我国大中拖市场环境错综复杂,利好利空因素交织,市场竞争激烈,结构调整加快.文章介绍了上半年市场销售情况,并结合市场环境分析,提出下半年市场走势预测.

摘要： 介绍了2020年上半年收获机市场销售情况,分析了市场特点及运行规律,并对下一步市场走势提出预测.

摘要： 本发明公开了一种预测核热功率偏差及RPN系统Gk参数走势的预测方法，包括预测未来一周内RPN系统四个通道指示核功率数值步骤。该步骤包括：分别计算未来一周内每天的每间隔40MWD/tU燃耗的堆芯功率分布；分别计算RPN系统每个测量通道对应外围组件功率的累计值，累计值由堆芯功率分布中的外围组件归一化组件功率与对应权重因子相乘后累计获得；以及选定当前RPN系统各测量通道核功率为基准功率Pr0，相应的外围组件功率累计值为基准外围组件功率累计值，然后通过未来某日计算出的外围组件功率累计值与基准外围组件功率累计值的比值，再乘以基准功率，从而得到RPN系统各测量通道核功率预测值Pr，即：本发明的预测方法可实现对RPN系统核功率的预测。

摘要： 本发明公开了一种数字加密货币交易价格走势的预测系统及预测方法，包括预处理单元、参数优化及模型训练单元和预测输出单元，所述预处理单元连接参数优化及模型训练单元，所述参数优化及模型训练单元连接预测输出单元；本发明通过获取数字加密货币时间序列数字流，基于不同的预测周期，构建并定义某一训练周期内的数字加密货币交易价格序列及状态区间，计算状态概率分布及状态转移概率分布，在滚动周期内训练优化，以优化结束时训练周期最后时刻所处状态为初始状态，计算下一时刻最可能的状态区间，由此预测数字加密货币未来交易价格走势、概率及相关区间；本发明可作为数字加密货币相关投资者、市场监管者的投资及风控系统的辅助工具。

摘要： 本发明公开了一种预测核热功率偏差及RPN系统Gk参数走势的预测方法，包括预测未来一周内RPN系统四个通道指示核功率数值步骤。该步骤包括：分别计算未来一周内每天的每间隔40MWD/tU燃耗的堆芯功率分布；分别计算RPN系统每个测量通道对应外围组件功率的累计值，累计值由堆芯功率分布中的外围组件归一化组件功率与对应权重因子相乘后累计获得；以及选定当前RPN系统各测量通道核功率为基准功率Pr0，相应的外围组件功率累计值为基准组件功率累计值，然后通过未来某日计算出的外围组件功率累计值与基准功率分布的比值，再乘以基准功率，从而得到RPN系统各测量通道核功率预测值Pr，即：本发明的预测方法可实现对RPN系统核功率的预测。

摘要： 本发明提出一种利用多滤波特征和深度学习预测股票走势系统,包括数据采集模块、特征选择模块、聚类模块、预测模块和模型构建模块，数据采集模块通过无线通信技术与外部股票网站连接并获取股票数据，数据采集模块与特征选择模块连接，且特征选择模块用于对获取的股票数据进行特征提取，特征选择模块设有多组，且多组特征选择模块均与聚类模块连接，该种利用多滤波特征和深度学习预测股票走势系统基于多滤波特征和深度学习来提出了一种新颖的特征选择框架，该框架由特征排序模块识别相关特征和聚类模块消除冗余特征组成，用于对每日股票的走势进行预测，从而更真实、科学的为散户提供决策支持。

摘要： 本申请公开了一种股票走势预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标股票的历史交易数据；基于历史交易数据提取特征参数；将特征参数输入到预先训练的隐马尔科夫模型，以使隐马尔科夫模型输出目标股票在目标交易日的走势。根据本申请实施例提供的技术方案，该方法提高了股票走势预测的准确性。

摘要： 本申请适用于数据处理技术领域，提供了股票走势预测方法、装置及电子设备。上述股票走势预测方法包括：获取待预测股票的历史涨跌幅信息；将历史涨跌幅信息中表示涨幅的数据转化为第一固定值，将历史涨跌幅信息中表示跌幅的数据转化为第二固定值，得到历史涨跌幅信息的模式序列；根据各个连涨天数对应的连涨序列和各个连跌天数对应的连跌序列，预测待预测股票的行情走势。上述方法能够提高预测效率。

摘要： 本申请涉及一种基于多粒度级联森林的股票走势预测方法，包括：通过yfinance获取股票数据，使用指数平滑方法对初始数据进行处理，计算技术指标作为待选的特征，并经过决策树的特征重要性筛选过程，得到对模型强有效的特征集合，并以此作为多粒度级联森林模型的输入，经过网格搜索进行参数寻优，对股价的走势进行预测。本方法采用集成学习框架，结合了神经网络逐层处理、特征转换的特点，充分考虑了股票数据的时间序列特点以进行数据指数平滑处理，结合技术指标提取更有效的特征数据并对数据进行特征重要性筛选，筛选所用的决策树与模型训练所用的多粒度级联森林更贴合，经过这些处理过程，模型的稳定性、准确率都有提升，最终提高了股票走势预测的准确性。

摘要： 本发明公开了一种股票波段走势预测方法、设备及存储介质，该方法包括：获取与第一股票对应的第一数据组；确定与第一数据组相似度最高的第二数据组；分别获取所述第一数据组、所述第二数据组对应时间段中对应股票所属公司的实际财报数据、预期财报数据所属板块的政策信息和所属板块的收盘价格涨幅；确定操作方法；获取与第二数据组时间连续且置于第二数据组后的至少一个收盘价格数据，根据所述操作方法对所述至少一个收盘价格数据进行预测。采用上述方法得到的预测结果，其准确性高。

摘要： 本发明实施例公开了一种股票走势预测方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取至少两个历史股票数据集，并将各个历史股票数据集分别划分为训练集和测试集，至少两个历史股票数据集包括一个待预测股票的目标历史股票数据集；根据各个训练集以及各个历史股票数据集对应的各个待训练的极限学习机模型建立似乎不相关回归模型；根据似乎不相关回归模型确定各个待训练的极限学习机模型的隐藏层输出权值，以得到各个训练后的极限学习机模型；将目标历史股票数据集划分得到的测试集输入对应的训练后的极限学习机模型，以对待预测股票的走势进行预测。通过考虑不同数据集间的相关性，提高了预测模型的分类性能，从而提高了股票预测的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于标准化流的股票走势预测系统及方法，通过变分方法将推特文本和历史股价信息编码到随机变量中，然后结合标准化流更加有效的学习引入了推特文本和历史股价信息的潜在表示，从而能够捕获多元时间序列的时间模式，实现对股票走势的有效预测。