崩盘或疯涨？用 Python 预测未来市场走势

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大家好，我是橙哥！股票市场的价格波动充满了不确定性，尽管这些波动产生了大量的数据，但很多时候这些数据难以直接解读。然而， 隐藏在这些波动中的模式却可能为我们提供未来股价变动的有力线索 。本文将深入探讨如何 利用动态时间规整（DTW）技术，通过识别股市历史中的重复模式，来预测未来的价格走势 。 点击此处或在文末获取本文完整源码。 什么是动态时间规整（DTW）？ 动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）是一种 用于比较两组时间序列相似度的算法 ，即便它们的时间尺度不同也同样可以适用。股票市场的数据常常存在波动幅度不同、时间间隔不同的情况，因此，DTW 特别适合用于股价数据的模式识别。 DTW 最初应用于语音识别，用来比较不同速率的语音序列。随着应用的扩展，DTW 也被引入到金融领域，帮助分析不同时间段的股 ………………………………