lottery(efficientnetB7+Nadam+双向循环神经网络+facolloss)假设的财富自由算法（娱乐项目）

假设的财富自由算法lottery(efficientnetB7+Nadam+双向循环神经网络+facolloss)最终由原创的loss0.09降至0.0064

大家好，我是建行基层的一名客户经理，我叫袁覃。在一个偶然研究无感识别技术的过程中接触到了华为云Modelarts。一入MD深似海，练着练着就着魔了。

作为一个银行人，理财经理，常常遇到的问题。。。理财的终极目标是什么？答案肯定的告诉你：财富自由！

没错，疫情当下各行各业都在努力的复工复产！我们也是，当然不是天天买彩票。只是一个设想，如果有足够的历史数据，有没有一种算法能够反向推导出算法预测未来即将发生的数据，在这里我也不能过多的评价，本人只是开源分享一个精度和loss0.0064 的组合算法。目前已没有办法在提升。特来分享，共同进步，祝福您通过大建行+我的建行云工作室学习理财早日财富自由！

学有余力的情况下，祝您理性购彩财富自由！  后附源码，不得商用！数据和部分算法来自互联网请多包涵！

上图为Moderarts 开发环境中的Notebook ，非常好用。强大的算力和简洁的界面为本次开发+分满满！

运行实例 先更新训练的数据为最新，在run一下训练。100个epoch差不多就够了。

最后提示大家内附环境清单，settings.py是调参文件，train_and_show.py是训练与验证回测！，update_data.py是更新数据，predict.py是单一预测下一期。 在notebook新建一个编译文件一路run下去即可！

欢迎大家体验娱乐和改进调参！彩票有风险，投资需谨慎！

！！！下期开源预告，金融大数据基金净值预测！（近期股市暴涨后的首次调整，您赚到多少了？）愿理财君和大家一起财富自由！