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lottery(efficientnetB7+Nadam+双向循环神经网络+facolloss)假设的财富自由算法(娱乐项目)

【摘要】 假设的财富自由算法lottery(efficientnetB7+Nadam+双向循环神经网络+facolloss)最终由原创的loss0.09降至0.0064大家好,我是建行基层的一名客户经理,我叫袁覃。在一个偶然研究无感识别技术的过程中接触到了华为云Modelarts。一入MD深似海,练着练着就着魔了。作为一个银行人,理财经理,常常遇到的问题。。。理财的终极目标是什么?答案肯定的告诉你:财…
假设的财富自由算法lottery(efficientnetB7+Nadam+双向循环神经网络+facolloss)最终由原创的loss0.09降至0.0064

大家好,我是建行基层的一名客户经理,我叫袁覃。在一个偶然研究无感识别技术的过程中接触到了华为云Modelarts。一入MD深似海,练着练着就着魔了。

作为一个银行人,理财经理,常常遇到的问题。。。理财的终极目标是什么?答案肯定的告诉你:财富自由!

没错,疫情当下各行各业都在努力的复工复产!我们也是,当然不是天天买**。只是一个设想,如果有足够的历史数据,有没有一种算法能够反向推导出算法预测未来即将发生的数据,在这里我也不能过多的评价,本人只是开源分享一个精度和loss0.0064 的组合算法。目前已没有办法在提升。特来分享,共同进步,祝福您通过大建行+我的建行云工作室学习理财早日财富自由!

学有余力的情况下,祝您理性购彩财富自由! 后附源码,不得商用!数据和部分算法来自互联网请多包涵!
lottery(efficientnetB7+Nadam+双向循环神经网络+facolloss)假设的财富自由算法(娱乐项目)

上图为Moderarts 开发环境中的Notebook ,非常好用。强大的算力和简洁的界面为本次开发+分满满!

lottery(efficientnetB7+Nadam+双向循环神经网络+facolloss)假设的财富自由算法(娱乐项目)

运行实例 先更新训练的数据为最新,在run一下训练。100个epoch差不多就够了。

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最后提示大家内附环境清单,settings.py是调参文件,train_and_show.py是训练与验证回测!,update_data.py是更新数据,predict.py是单一预测下一期。 在notebook新建一个编译文件一路run下去即可!

欢迎大家体验娱乐和改进调参!**有风险,投资需谨慎!

!!!下期开源预告,金融大数据基金净值预测!(近期股市暴涨后的首次调整,您赚到多少了?)愿理财君和大家一起财富自由!