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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>基于LSTM和遺傳算法的股票價格漲跌預(yù)測模型

      基于LSTM和遺傳算法的股票價格漲跌預(yù)測模型

      2021-06-17 | pdf | 2.69 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　如何準確地進行股票預(yù)測一直是量仳金融領(lǐng)域的重要問題。長短期記憶細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的岀現(xiàn)較好地解決了股票預(yù)測這類的復(fù)雜序列化數(shù)據(jù)學習的問題。然而前期硏究結(jié)果表明單一使用該方法仍存在預(yù)測不平衡、陷入局部極值導致能力不佳的問題?；谏鲜鰡栴}，文中利用將遺傳算法（GA）解決調(diào)參問題來保證模型預(yù)測的平衡性，由此構(gòu)建了新型股票預(yù)測模型。該模型分為三部分，首先利用LSTM網(wǎng)絡(luò)進行收盤價的預(yù)測，再利用基于遺傳算法的判別機制，最終獲取下一刻股票的漲跌信號。這一模型不同于先前的研究，主要針對LSTM模型的輸岀模塊進行了改進。文中使用了中證500的日內(nèi)分鐘數(shù)據(jù)進行測試驗證。實驗得岀，改進模型的各方面指標均優(yōu)于單獨的LSTM模型。

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 模型
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