RNNを使用して株価を予測：パート2

この記事は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）を使用して株価を予測するチュートリアルの続きについて説明しています。焦点は、パート1のモデルを改善し、株式シンボル埋め込みベクトルを入力として組み込むことで、複数の株式を処理できるようにすることです。これは、異なる株価シーケンス間のパターンを区別するモデルの能力を向上させるアプローチを示唆しています。

• •このチュートリアルは、以前のパートに基づいており、段階的な学習アプローチを示しています。
• •中核となる概念は、RNNを使用して株価を予測することです。
• •株式シンボル埋め込みは、複数の株式を区別するために使用されます。
• •目標は、さまざまな株式パターンを分析するモデルの能力を向上させることです。