【摘 要】
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股票价格预测是金融和计算机学科交叉领域的经典问题。由于股票市场内部机制极其复杂,市场波动性极强,准确预测股票价格被认为是最具挑战性的问题之一。深度学习技术在自然语言处理、图像识别等领域的成功应用为解决股票价格预测问题提供了一种新的思路和方法。长短期记忆（LSTM,Long Short-Term Memory）神经网络由于其具有链状、记忆、选择遗忘等的结构,在时间序列预测问题中表现出良好的性能,是目
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股票价格预测是金融和计算机学科交叉领域的经典问题。由于股票市场内部机制极其复杂,市场波动性极强,准确预测股票价格被认为是最具挑战性的问题之一。深度学习技术在自然语言处理、图像识别等领域的成功应用为解决股票价格预测问题提供了一种新的思路和方法。长短期记忆（LSTM,Long Short-Term Memory）神经网络由于其具有链状、记忆、选择遗忘等的结构,在时间序列预测问题中表现出良好的性能,是目前股票价格预测的主流模型。然而,该模型及其改进模型专注于顺序捕获序列信息,在学习输入数据之间非顺序性的内部关联方面没有优势。此外,在模型输入数据的选择上,主要以交易数据为主,对于融合什么样的数据以及怎么融合没有定论。针对上述问题,本文提出了融合多源数据和具有自注意力机制的长短期记忆神经网络（SA-LSTM,Long Short-Term Memory with Self-Attention）股票价格预测模型。SALSTM模型把自注意力机制引入LSTM神经网络模型中,不仅能够顺序学习序列特征,快速捕获长距离依赖关系,而且可以增强数据之间非顺序相关性的学习。在多源数据的融合方面,以基本历史交易数据以及从其中提取的特征数据为核心数据,提出对股票价格变动影响因素的分类方法后,同时融合与目标股票直接相关和间接相关的数据,解决输入数据不全面的问题,从而突破预测瓶颈。通过对股票次日收盘价进行预测的实验结果表明,与其他基准预测模型相比,本文提出的方法具有更高的预测精度,在不同数据集上对真实数据的拟合优度比改进前的方法平均提升超过6%。
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