【摘 要】
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准确地预测股票价格对降低投资者的风险有着十分重要的意义。投资者可以通过对股价的合理预测来确定自身的投资组合,从而规避风险,获取更大的收益。虽然深度学习已经在股票价格预测上拥有很多的研究成果与实际应用,但是,仍然存在着泛化能力较弱,训练容易导致过拟合等基本问题,模型在预测阶段的表现较差。通常,数据增强以及合理调整模型架构能够有效地避免这类情况发生。本文主要针对长短期记忆网络（LSTM）在股票价格预测
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准确地预测股票价格对降低投资者的风险有着十分重要的意义。投资者可以通过对股价的合理预测来确定自身的投资组合,从而规避风险,获取更大的收益。虽然深度学习已经在股票价格预测上拥有很多的研究成果与实际应用,但是,仍然存在着泛化能力较弱,训练容易导致过拟合等基本问题,模型在预测阶段的表现较差。通常,数据增强以及合理调整模型架构能够有效地避免这类情况发生。本文主要针对长短期记忆网络（LSTM）在股票价格预测时泛化能力不强,训练容易导致过拟合的问题,提出了三种不同的解决方案。其中,前两个方案主要是基于数据增强的方式,对数据集进行合理扩充,并结合不同的功能模块对数据进行预处理来提高模型的泛化能力。第三个方案提出了一种全新的架构,该架构能有效防止过拟合问题,具有较强的泛化能力。本文的主要创新点如下:（1）提出了一个基于生成对抗网络（GAN）的数据增强模型c WDCGAN-LSTM。该方案创新地将GAN用到了股价数据的增强上,其核心在于利用GAN生成与真实股价数据分布相同并且相关性较高的数据。通过这种数据增强的方式,能够在一定程度上提升LSTM的预测性能。（2）提出了一个基于跨市场数据的数据增强模型MMDA-LSTM。该方案的创新点在于提出了一个使用国内外不同市场数据进行股价预测的架构,其核心是使用卷积神经网络与转置卷积神经网络对跨市场数据进行特征提取,并得到一个包含有跨市场间关系的特征映射。该特征映射结合真实股价数据作为LSTM的输入,可以有效提高LSTM的预测性能。（3）提出了一个基于LSTM的过拟合预防模型RLSTM。RLSTM由预测模块、防止模块以及全连接层组成,其中,预测模块的输入为需要预测的股票价格,而防止模块的输入为一组随机数。预测模块为模型的主要功能模块,防止模块为辅助功能模块。RLSTM的预测精度较高,能较好的缓解过拟合问题。
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多目标与超多目标优化问题广泛存在于现实世界当中,处理好这些问题具有重要的现实意义。然而,这些问题具有多个需要被同时优化且可能相互间存在冲突的目标函数,导致传统的数学方法很难进行处理。进化算法是一种基于种群的启发式算法,具有较强的搜索能力,能够解决很多传统方法无法解决的优化问题,已被广泛用于求解多目标与超多目标优化问题。近年来,为处理好超多目标优化问题,学术界提出了大量超多目标优化算法（Many-o
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