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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(jià)格漲跌預(yù)測(cè)模型

      基于LSTM和遺傳算法的股票價(jià)格漲跌預(yù)測(cè)模型

      2021-06-17 | pdf | 2.69 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　如何準(zhǔn)確地進(jìn)行股票預(yù)測(cè)一直是量仳金融領(lǐng)域的重要問(wèn)題。長(zhǎng)短期記憶細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的岀現(xiàn)較好地解決了股票預(yù)測(cè)這類的復(fù)雜序列化數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的問(wèn)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(cè)不平衡、陷入局部極值導(dǎo)致能力不佳的問(wèn)題?；谏鲜鰡?wèn)題，文中利用將遺傳算法（GA）解決調(diào)參問(wèn)題來(lái)保證模型預(yù)測(cè)的平衡性，由此構(gòu)建了新型股票預(yù)測(cè)模型。該模型分為三部分，首先利用LSTM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行收盤(pán)價(jià)的預(yù)測(cè)，再利用基于遺傳算法的判別機(jī)制，最終獲取下一刻股票的漲跌信號(hào)。這一模型不同于先前的研究，主要針對(duì)LSTM模型的輸岀模塊進(jìn)行了改進(jìn)。文中使用了中證500的日內(nèi)分鐘數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)得岀，改進(jìn)模型的各方面指標(biāo)均優(yōu)于單獨(dú)的LSTM模型。

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