基于长短期记忆网络和新性能指标的纳斯达克100成分股股价预测

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用深度学习方法研究金融市场是近年来的热门的课题,人们都渴望通过它发现数据内部的联系,掌握市场的规律或趋势,因为对股票涨跌变化的正确预测能够对人的投资和买卖股票起到非常强的指导作用。深度学习研究股票市场涉及经济学、投资学、运筹学、数学、计算机学、统计学等多门学科,而股票本身的波动也可能被公司新闻与业绩、行业业绩、投资者情绪、社交媒体情绪和经济因素等信息影响。这给股票市场的研究造成了阻力。而传统性能指标均方误差等函数在股票市场的应用有一些不足。本文选取了纳斯达克市场的100指数成分股从2000年1月1日
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