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發(fā)視頻基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)距離股票趨勢(shì)預(yù)測(cè)
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隨著經(jīng)濟(jì)和科技的快速發(fā)展，股市已成為當(dāng)前金融市場(chǎng)的重要組成部分。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理非線性、高噪聲波動(dòng)性強(qiáng)的股票時(shí)序預(yù)測(cè)問(wèn)題時(shí)存在局限性，而近年來(lái)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起，給股彯趨勢(shì)預(yù)測(cè)問(wèn)題提供了新的解決方案。采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ Long short- Term Memory，LSTM）來(lái)處理長(zhǎng)距離的股票時(shí)序問(wèn)題，構(gòu)建了一個(gè)多類別特征體系作為長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行訓(xùn)練，包括常用技術(shù)指標(biāo)、多種關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)特征和個(gè)股真實(shí)事件信息等。同時(shí)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)全面分析了各類特征對(duì)股票趨勢(shì)預(yù)測(cè)的有效程度，對(duì)比結(jié)果表明了多類別特征體系在預(yù)測(cè)中的良妤表現(xiàn)，其能夠達(dá)到68.77%的短期漲跌預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。另外還將LSTM與CNN，RNN和MLP等模型進(jìn)行了比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明LSTM在解決該時(shí)序預(yù)測(cè)問(wèn)題上優(yōu)于其他模型。
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