在某些事件（生物臨床成功、股息、并購等）之前和之后，我有三個月的股票價格。
我想使用這些資料分析特定事件之后的趨勢，并在此基礎上分析等待特定事件的新股的趨勢。
但我不確定使用哪種演算法。
我應該使用哪種演算法，LSTm 或 ARIMA 等？
uj5u.com熱心網友回復：
我建議從線性回歸之類的簡單方法開始。線性回歸用于發現資料的趨勢，它也是一種非常簡單的演算法，與其他演算法相比，它幾乎不需要了解高級數學。在線性回歸中，使用線性預測函式對關系進行建模，其未知模型引數是從資料中估計的。這樣的模型稱為線性模型。最常見的是，給定解釋變數（或預測變數）值的回應的條件均值被假定為這些值的仿射函式；不太常見的是，使用條件中位數或其他分位數。像所有形式的回歸分析一樣，線性回歸關注給定預測變數值的回應的條件概率分布，而不是所有這些變數的聯合概率分布，這是多變數分析的領域。但是您可以選擇要使用的演算法
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