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Predicción del modelo para hoy: Fecha (hora de Hong Kong): 2024-01-29 Apertura: 305,38 Máximo: 311,98 Mínimo: 299,17 Cierre: 306,11 Según los resultados de la prueba, si abre un apalancamiento de 20 veces y va en largo al más bajo previsto precio ese día, su posición será liquidada La probabilidad es solo del 1%. Si se queda corto de acuerdo con el precio más alto previsto del día, la probabilidad de liquidación es solo del 6%. ! !
Principios básicos de LSTM
LSTM (Long Short-Term Memory Network) es un tipo especial de red neuronal recurrente (RNN) diseñada para resolver el problema de gradiente de desaparición o explosión que encuentran los RNN tradicionales cuando procesan datos de secuencia larga. Controla el flujo de información mediante la introducción de tres puertas (puerta de olvido, puerta de entrada y puerta de salida) y una unidad de memoria, lo que permite a LSTM guardar y acceder de manera efectiva a información dependiente a largo plazo. La estructura de estas puertas le da a LSTM la flexibilidad de agregar u olvidar información, capturando así de manera más efectiva las dependencias a largo plazo al procesar datos secuenciales como texto o series de tiempo.