深度学习方法能用来炒股吗？ 如题 关于股票策略 之前，利用DBN去做股票市场的收益预测，输入变量是市场行情数据，财务报表数据和一些技术因子，效果仅仅勉强跑赢hs300.当时希望利用DBN，像处理图片一样。
灰色预测模型GM(1，n)模型的matlab源代码，包括预测模型的建立，以及模型的精度检验 （主要是精度的检验c，p 灰色预测模型GM(1，n)模型的matlab源代码，包括预测模型的建立，以及模型的精度检验（主要是精度的检验c，p 009536743-0.049591064-0.0896453860.009536743-0.4692077640。.
如何进行前端自动化测试？ 前端自动化测试都包括什么呢？要怎么开始进行呢？看了phantomjs还是不知道怎么应用于前端自动化测试
灰色系统预测GM（1，1）模型的MATLAB源代码 function GM1_1(X0)format long；[m，n]=size(X0)；X1=cumsum(X0)；累加X2=[]；for i=1：n-1X2(i，：)=X1(i)+X1(i+1)；endB=-0.5.*X2；t=ones(n-1，1)；B=[B，t]；求B矩阵YN=X0(2：end)；P_t=YN./X1(1：(length(X0)-1))%对原始数据序列X0进行准光滑性检验，序列x0的光滑比P(t)=X0(t)/X1(t-1)A=inv(B.'*B)*B.'*YN.'；a=A(1)u=A(2)c=u/a；b=X0(1)-c；X=[num2str(b)，'exp'，'('，num2str(-a)，'k'，')'，num2str(c)]；strcat('X(k+1)='，X)syms k；for t=1：length(X0)k(1，t)=t-1；endkY_k_1=b*exp(-a*k)+c；for j=1：length(k)-1Y(1，j)=Y_k_1(j+1)-Y_k_1(j)；endXY=[Y_k_1(1)，Y]%预测值CA=abs(XY-X0)；残差数列Theta=CA%残差检验 绝对误差序列XD_Theta=CA./X0%残差检验 相对误差序列AV=mean(CA)；残差数列平均值R_k=(min(Theta)+0.5*max(Theta))./(Theta+0.5*max(Theta))；P=0.5R=sum(R_k)/length(R_k)%关联度Temp0=(CA-AV).^2；Temp1=sum(Temp0)/length(CA)；S2=sqrt(Temp1)；绝对误差序列的标准差AV_0=mean(X0)；原始序列平均值Temp_0=(X0-AV_0).^2；Temp_1=sum(Temp_0)/length(CA)；S1=sqrt(Temp_1)；原始序列的标准差TempC=S2/S1*100；方差比C=strcat(num2str(TempC)，'%')%后验差检验。
准备开一家淘宝店铺，不会设计主图和产品详情页怎么办？ 网址：https：//www.gaoding.com/features/17 里面不单仅有主图和详情页，还有banner、海报、首页、直通车等，还有一个可以将图片转换成代码的装修工具，相当于0基础就能。
急求灰色预测模型GM(1，N)matlab源代码！ function GM1_1(X0)format long；[m，n]=size(X0)；X1=cumsum(X0)；累加X2=[]；for i=1：n-1X2(i，：)=X1(i)+X1(i+1)；endB=-0.5.*X2；t=ones(n-1，1)；B=[B，t]；求B矩阵YN=X0(2：end)；P_t=YN./X1(1：(length(X0)-1))%对原始数据序列2113X0进行准光滑5261性检验4102，1653序列x0的光滑比P(t)=X0(t)/X1(t-1)A=inv(B.'*B)*B.'*YN.'；a=A(1)u=A(2)c=u/a；b=X0(1)-c；X=[num2str(b)，'exp'，'('，num2str(-a)，'k'，')'，num2str(c)]；strcat('X(k+1)='，X)syms k；for t=1：length(X0)k(1，t)=t-1；endkY_k_1=b*exp(-a*k)+c；for j=1：length(k)-1Y(1，j)=Y_k_1(j+1)-Y_k_1(j)；endXY=[Y_k_1(1)，Y]%预测值CA=abs(XY-X0)；残差数列Theta=CA%残差检验 绝对误差序列XD_Theta=CA./X0%残差检验 相对误差序列AV=mean(CA)；残差数列平均值R_k=(min(Theta)+0.5*max(Theta))./(Theta+0.5*max(Theta))；P=0.5R=sum(R_k)/length(R_k)%关联度Temp0=(CA-AV).^2；Temp1=sum(Temp0)/length(CA)；S2=sqrt(Temp1)；绝对误差序列的标准差AV_0=mean(X0)；原始序列平均值Temp_0=(X0-AV_0).^2；Temp_1=sum(Temp_0)/length(CA)；S1=sqrt(Temp_1)；原始序列的标准差TempC=S2/S1*100；方差比C=strcat(num2str(TempC)。
灰色预测matlab代码怎么写 这是我曾经写过的一个灰色预测的程序：第一个文件为函数，需要在调用时输入原始数据x0和预测周期T，第二个文件用于计算灰色关联度，使用时直接修改相关参数和原始数据。第一个文件（用于灰色建模）：grymdl.mfunction GM=grymdl(x0，T)输入原始数据x0T为从最后一个历史数据算起的第T时点x1=zeros(1，length(x0))；B=zeros(length(x0)-1，2)；yn=zeros(length(x0)-1，1)；Hatx0=zeros(1，length(x0)+T)；Hatx00=zeros(1，length(x0))；Hatx1=zeros(1，length(x0)+T)；epsilon=zeros(length(x0)，1)；omega=zeros(length(x0)，1)；for i=1：length(x0)for j=1：ix1(i)=x1(i)+x0(j)；endendfor i=1：length(x0)-1B(i，1)=(-1/2)*(x1(i)+x1(i+1))；B(i，2)=1；yn(i)=x0(i+1)；endHatA=(inv(B'*B))*B'*yn；GM(1，1)模型参数估计for k=1：length(x0)+THatx1(k)=(x0(1)-HatA(2)/HatA(1))*exp(-HatA(1)*(k-1))+HatA(2)/HatA(1)；endHatx0(1)=Hatx1(1)；for k=2：length(x0)+THatx0(k)=Hatx1(k)-Hatx1(k-1)；累计还原得到历史数据的模拟值endfor i=1：length(x0)%开始模型检验epsilon(i)=x0(i)-Hatx0(i)；omega(i)=(epsilon(i)/x0(i))*100；endx0；HatA；Hatx0；epsilon；omega；c=std(epsilon)/std(x0。
