【粵語】股價預測AI實作，Python程式碼逐行解說，實測結果大公開

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AI有沒有可能跟據過往的股價紀錄，預測明天的股價呢？就算做不到很精準，只要預測到大致的走向，也足以用來操作賺錢了。如果我真的做到這個AI，豈不發大財？我立刻參考一些網上廣傳的範例，並根據自己的AI開發經驗做了些改良，最後得出更神準的AI！那麼，這個AI是否真的能用來賺錢呢？我將會大方地告訴大家確切的答案！我會毫無保留地展示這個AI的所有程式碼，和指出網上那些範例忽略了的重點！

本片內容包括：

0. 環境準備：Python、Jupyter Notebook、TensorFlow、Docker image
1. AI的功能設計(AI functional design)
2. 數據採集的方法(data collection)：Yahoo Finance、Pandas、數據視覺化(data visualization)、日K、Scikit-Learn、MinMaxScaler、Numpy
3. AI模型的設計(AI modeling)：Keras、LSTM(Long Short-Term Memory)、循環神經網絡(recurrent neural network)、optimizer、Adam、loss function、mean squared error
4. 訓練AI的方法(AI training strategy)：訓練集(training set)、驗證集(validation set)、測試集(test set)、過度擬合(over-fit)、Early Stopping、epochs
5. 實測的結果(model evaluation)：前進式回測(forward test)
6. 實用性的評價(practicality evaluation)：CvRMSE(Coefficient of Variation of the Root Mean Squared Error)

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