【摘 要】
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股票市场作为金融市场的重要组成部分,如何稳定该市场并为投资人和管理者提供一个相对客观的股价预测方法,为双方决策提供更为科学合理的依据是研究的重点。而农业又是作为最基本的行业,对我国经济的发展起到至关重要的作用。本论文构建了基于改进CNN的股票K线图的特征提取与股价预测模型来研究股票K线图的涨跌趋势,首先利用爬虫技术爬取了农业企业自上市以来的股票K线图作为原始数据集、对原始数据进行预处理并将K线图转
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股票市场作为金融市场的重要组成部分,如何稳定该市场并为投资人和管理者提供一个相对客观的股价预测方法,为双方决策提供更为科学合理的依据是研究的重点。而农业又是作为最基本的行业,对我国经济的发展起到至关重要的作用。本论文构建了基于改进CNN的股票K线图的特征提取与股价预测模型来研究股票K线图的涨跌趋势,首先利用爬虫技术爬取了农业企业自上市以来的股票K线图作为原始数据集、对原始数据进行预处理并将K线图转化为二维矩阵数据,进而根据划分单位天数的不同分为不同的数据集;其次利用K-means聚类可以得到不同的聚类结果,对聚类结果数据进行标记并与实际K线图走势对比进行一次筛选,得到最符合实际情况的聚类结果和确认划分的单位天数;然后将一次筛选后的数据作为改进CNN模型的输入数据集划分为训练集和测试集,通过调参训练来优化其模型并对数据集进行二次筛选;最后利用确定好参数的改进CNN模型对筛选好的数据集进行仿真与预测研究,并将结果与SVM等其他模型进行比较得到对比结果,研究结果表明,本文构建的基于改进CNN的股票K线图的特征提取和股价预测模型具有不错的预测效果,整体预测准确率在78.53%-94.12%之间波动,平均准确率为81.07%,最高准确率达到了96.64%,可以较为准确地预测出股价的走势,从而帮助企业和投资者进行科学投资。
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