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机器学习 卷积神经网络的股票预测 复旦大学 赵卫东 博士 wdzhao@fudan.edu.cn 基于卷积的股票预测-数据预处理 数据预处理： 加窗（window ） …  每个窗口为一条样本 统计窗口内涨跌次数作为窗口的标记： 将股票走势预测转化为分类问题 窗内涨多跌少，则标记为1;反之标记为-1 基于卷积的股票预测 通常的做法： 按照图片的处理方法 传统的卷积核 基于卷积的股票预测-卷积和池化设计 3465.3 463 -6.37 3465.6 892 -6.49  卷积核设计 3462.5 467 -6.46 3463.2 3453.3 1295 -7.16  通道设计 3453.7 1058 -7.55 3454.6 552 -7.72 3453.7 603 -7.84 3454.5 691 -7.79 3456.8