Cassandra时间序列分析结合NoSQL、Bokeh和Prophet进行股票预测

如果你对股票数据感兴趣，这份压缩包真的值得一看。它从基础的时间序列到高阶的机器学习预测，覆盖面相当广。比如，你能学到如何用ARIMA模型抓住趋势，也能探索用LSTM复杂的非线性数据。压缩包里还提到了如何清洗和预数据，什么缺失值、标准化这种常见问题都有讲到。最关键的是，还了不少实操代码和案例。无论你是想预测股票走势，还是优化投资策略，这份资料都挺适合你。

时间序列分析预测法分为三类： 平滑预测法：采用移动平均和指数平滑方法，平滑原始数据趋势线。 趋势外推预测法：利用历史数据拟合趋势函数，预测未来趋势。 平稳时间序列预测法：估计模型参数，根据历史数据预测未来值。

MATLAB 的 CNN-GRU 时间序列预测项目，用起来还挺顺手的。代码结构清晰，细节讲得比较透，从模拟数据生成到模型搭建、训练、可视化全都有，整体节奏挺适合刚上手深度学习预测任务的朋友。重点是，它还把注意力机制也加进来了，预测效果提升不少。 CNN-GRU 结合注意力机制的设计思路，挺有意思的。卷积负责提特征，GRU 管时间信息，注意力机制再补一刀，模型结构算是比较全面的了。如果你以前只玩过单一模型，可以看看它怎么组合起来的，挺涨见识的。 流程方面，trainNetwork搭配自定义层使用起来还算顺滑，训练过程响应也快。整个项目还留了不少可优化的点，比如网络深度、注意力的形式、损失函数的替

特伦斯·C·米尔斯撰写的《应用时间序列分析：建模和预测的实践指南》已提供高清原版PDF，便于阅读。

亚马逊股票的历史数据集，结构清晰，字段也挺全，做时间序列刚刚好。数据时间跨度长，格式是YY-MM-DD那种，起来不麻烦。像开盘价、最高价、最低价、收盘价这些都有，连adjusted close和交易量都给你配齐了。 数据是时间序列的结构，用来练手ARIMA、Prophet或者搞点LSTM啥的挺合适。适合你刚想入门股票预测，或者想试试新模型跑效果的时候。 字段得比较详细，比如adjusted close就考虑了拆股和分红，用来画图或者建模都靠谱。你只要先用pandas读进来，df.head()一看就明白。 如果你想深入研究，不妨看看下面几个链接。比如那个用ARIMA建模的例子，还有Cassand

MATLAB中的经典时间序列预测方法包括自回归（AR）、移动平均线（MA）、自回归移动平均线（ARIMA）等多种技术。这些方法已经在各行业展示出色的分类和预测能力。在探索更高级的机器学习方法之前，建议首先熟悉这些经典技术，确保数据准备充分且方法正确。详细介绍了每种方法的实现步骤和使用提示，是入门时间序列预测的理想起点。

dayomi 是一种结合了 React 前端和 NoSQL 后端的存档软件，具有高效的数据存储与处理能力。

在这篇提交中，我实施了一个径向基函数（RBF）神经网络，用于预测混沌时间序列。特别是，我设计了一个Mackey Glass时间序列预测模型，该模型利用历史时间样本预测未来数步的值。RBF网络通过传统的梯度下降学习算法进行训练，核函数选用高斯核，其中心和散布参数来自于K均值聚类算法的结果。

SAS 的时间序列，属于那种你用过一次就觉得“哦，原来可以这么干”的工具。它其实不难理解，就是把一堆按时间排的数拿来，去预测下一步要干嘛。挺适合做销量预测、网站访问量这类事儿。基本原理也不复杂。SAS 的套路是：先看趋势，再看波动，再加点统计方法，比如加权平均。简单来说，就是过去数据给多点权重，新数据靠后点，但整体来说，模型还蛮好调的。你可以试试XGBoost和LSTM来做时间序列预测，前者更偏向结构化数据，后者适合更复杂的时间依赖。比如你想预测明天的电量需求，用 LSTM 就挺合适。还有一些不错的参考资料我也整理出来了，像ForecastXGB的结合方式，还有用MATLAB实现的 CNN-B