Могу ли я объединить временную серию для прогнозирования цен на основе прошедших входных цен с другой другой входной временной серией прошедшего объема? - PullRequest
0 голосов
/ 22 мая 2019

Я работаю над расширением рабочей программы, которая в python загружает 5-дневные ежедневные данные о запасах для обучения прогнозированию цен на следующий день открытых дверей с использованием цен за последние 60 дней открытия.

Исходная программа была похожа наэта версия, которая использует фиксированные не загружаемые файлы https://stackabuse.com/time-series-analysis-with-lstm-using-pythons-keras-library/

Загруженные данные имеют много столбцов, таких как серия цен открытия, но также имеют ряд столбцов тома.

Сейчас Если я использую только прошлоеСтолбец цены открытия 60 дней, чтобы предсказать цену открытия на 60 ° для нейронной сети на основе LSTM Keras, с которой она работает.

Проблема в том, что я пытаюсь объединить это предсказание дня открытия на 61 ° и прошлоеСерия данных об объеме (объем - это объем операций по обмену этой акции в течение ежедневной сессии, и они дают представление о том, насколько устойчиво движение цены).Для этого я попытался дублировать сеть и объединить только результат.

Мои вопросы

1 Можете ли вы предложить, какой второйданные, основанные на томе второй сетевой модели2, которые я мог бы дать в качестве ввода в методе concatenate keras?Ошибка синтаксиса: недопустимый синтаксис

2 Или есть лучший способ добавить столбец объема после данных к исходному прогнозу, который до сих пор работал только с прошлым столбцом Открыть> данные?

3 Как использовать в целом более одного столбца прошлых данных для обучения последовательной сети для прогнозирования будущих данных одного столбца?

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...