在这个例子中RNN模型做预测的实用性是什么

Question

我想请问一下，在这个例子中RNN模型做预测的实用性是什么，虽然看起来是预测但是你的训练数据测试数据都是在已知Close收盘价的时候来进行自己训练以及预测，先不说模型准不准，这样做的意义不大啊，我们说的预测都是拿到一部分训练数据然后对于未来直接做预测，RNN能不能做这样类似的事情；

第二个问题，RNN模型一定是已经一组数据的情况下预测下一个数据这种格式吗，如果是的话这种情况在实际应用中感觉用处不大啊

希望帮助解答···

Answer 1

flare_zhao 2024-06-16 07:16:44

最基本的rnn模型，就是趋势的延续，基于前面序列的趋势预测后面的结果。你可以以此为基础，进行变种，比如增加记忆机制，让其更关注某些重要信息登。确实可以用来解决一些时序问题，还是有效果的。

• 提问者 慕娘6279593 #1

  老师，我能想象RNN有点意义的地方不在于股价预测（因为他是已知股价的情况下做拟合，不能真正的预测未知的股价），而是在于给定一段很长的文本（全部已知），然后你输入一句话让他基于学的文本内生成一些的句子，类似AIGC行业根据用户提示产生内容，这种应该才是他的用武之地吧···

• flare_zhao 回复 提问者 慕娘6279593 #2

  股价预测也可以用的，核心在于你要把所有影响股价的信息都输入到模型中，而不是课程中只用了价格数据，理论下你有了所有信息，那对未来股价的预测就会更加准确