水星逆行時間表 2023 - 2029

水星逆行對一些事情會有影響

 多留意吧

日期 時間 狀態

2023年5月15日 01:48am 水星回復順行

2023年8月23日 07:59pm 水星開始逆行

2023年9月15日 11:49am 水星回復順行

2023年12月13日 02:48am 水星開始逆行

2024年1月1日 11:53pm 水星回復順行

2024年4月1日 12:06pm 水星開始逆行

2024年4月25日 12:25pm 水星回復順行

2024年8月5日 04:47am 水星開始逆行

2024年8月28日 12:13pm 水星回復順行

2024年11月25日 11:18pm 水星開始逆行

2024年12月15日 04:53pm 水星回復順行

2025年3月14日 09:09pm 水星開始逆行

2025年4月7日 11:12am 水星回復順行

2025年7月18日 04:12am 水星開始逆行

2025年8月10日 10:16pm 水星回復順行

2025年11月9日 04:22pm 水星開始逆行

2025年11月29日 12:42pm 水星回復順行

2026年2月25日 10:03pm 水星開始逆行

2026年3月20日 07:46pm 水星回復順行

2026年6月29日 03:53pm 水星開始逆行

2026年7月23日 02:07pm 水星回復順行

2026年10月24日 05:23am 水星開始逆行

2026年11月13日 10:07am 水星回復順行

2027年2月9日 09:51am 水星開始逆行

2027年3月3日 12:27pm 水星回復順行

2027年6月10日 02:14pm 水星開始逆行

2027年7月4日 12:24pm 水星回復順行

2027年10月7日 01:20pm 水星開始逆行

2027年10月28日 07:34am 水星回復順行

2028年1月24日 04:21am 水星開始逆行

2028年2月14日 11:47am 水星回復順行

2028年5月21日 01:59am 水星開始逆行

2028年6月14日 12:57am 水星回復順行

2028年9月19日 03:48pm 水星開始逆行

2028年10月11日 03:01am 水星回復順行

2029年1月7日 02:19am 水星開始逆行

2029年1月27日 04:56pm 水星回復順行

2029年5月1日 02:21pm 水星開始逆行

2029年5月25日 04:19pm 水星回復順行

2029年9月2日 12:07pm 水星開始逆行

2029年9月24日 05:47pm 水星回復順行

2029年12月22日 01:11am 水星開始逆行

採用「LSTM模型預測股價」作為模型的說明範例

 採用「LSTM模型預測股價」作為模型的說明範例 

當您想要使用 LSTM 模型來預測股價時，您可以使用 Python 和相關的套件，如 TensorFlow 或 PyTorch 來建立和訓練模型。以下是一個簡單的 Python 範例，演示如何使用 LSTM 預測股價。

首先，請確保您已安裝所需的套件，例如 TensorFlow 或 PyTorch。以下示例將使用 TensorFlow：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 讀取股價數據
data = pd.read_csv('股價數據.csv')  # 請將 '股價數據.csv' 替換為實際數據文件

# 提取收盤價作為特徵
prices = data['Close'].values.astype(float)

# 對股價數據進行歸一化
scaler = MinMaxScaler()
prices = scaler.fit_transform(prices.reshape(-1, 1))

# 將數據分為訓練集和測試集
train_size = int(len(prices) * 0.8)
train_data = prices[:train_size]
test_data = prices[train_size:]

# 創建訓練和測試數據集
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset) - look_back - 1):
        X.append(dataset[i:(i + look_back), 0])
        Y.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(X), np.array(Y)

look_back = 10  # 定義時間窗口大小
trainX, trainY = create_dataset(train_data, look_back)
testX, testY = create_dataset(test_data, look_back)

# 創建並訓練 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)





  
  
# 使用模型進行預測
train_predict = model.predict(trainX)
test_predict = model.predict(testX)

# 還原歸一化的數據
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict)
test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict)

# 繪製訓練集和測試集的預測結果
plt.plot(prices, label='Actual Prices')
plt.plot(range(look_back, len(train_predict) + look_back), train_predict, label='Train Predictions')
plt.plot(range(len(train_predict) + (look_back * 2) + 1, len(prices)), test_predict, label='Test Predictions')
plt.legend()
plt.show()



    
    
    

這只是一個簡單的 LSTM 模型預測股價的示例。實際上，股價預測是一個相對複雜的問題，需要更多的特徵工程、調參和數據處理。該示例僅供參考，您可以根據您的需求進行進一步的優化和改進。