【摘 要】
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随着经济的发展和人们物质水平的提升,股票市场已经成为越来越多人的投资选择,但金融科技的进步,让选股、择时买卖变得更加科学,越来越多的量化方法层出不穷,传统的股票分析方法逐渐被取代,人们也在量化的道路上不断发掘新的因子;另一方面,股价的崩盘或者大涨会在短时间内给股民带来较大的亏损和收益,因此,能更准确地预测股价的崩盘或者大涨变得尤为重要;而对于股价这种非线性且波动复杂的数据,神经网络可以更好地拟合。
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随着经济的发展和人们物质水平的提升,股票市场已经成为越来越多人的投资选择,但金融科技的进步,让选股、择时买卖变得更加科学,越来越多的量化方法层出不穷,传统的股票分析方法逐渐被取代,人们也在量化的道路上不断发掘新的因子;另一方面,股价的崩盘或者大涨会在短时间内给股民带来较大的亏损和收益,因此,能更准确地预测股价的崩盘或者大涨变得尤为重要;而对于股价这种非线性且波动复杂的数据,神经网络可以更好地拟合。本文通过构建GRU神经网络模型来预测多只股票的开盘价、最高价、最低价和收盘价,并在特征的选取部分加入自己设计的媒体量因子,从而对于股价崩盘或者大涨进行预测,观察神经网络能否准确地做出预警,从而避免损失和提高收益。首先本文介绍了股票量化、人工神经网络、爬虫程序的相关概念,然后介绍了本文的数据选取过程,思考的问题及解决方法,最后介绍了本文的神经网络模型框架及对多只股票的预测结果。通过研究得出结论,GRU模型加入媒体动态关注度因子后,使得整个神经网络模型的误差变小,更好地拟合了股价的曲线,提高了长期投资的收益;并且对于股价崩盘或者股价大涨的预测更为准确,但股价崩盘与股票关注度的关系是一种复杂的勾稽关系,不是传统观念里的一方波动,另一方跟随波动。
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