【摘 要】
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人均收入不断提高使更多居民选择股票作为新的投资方式,因而如何更精确判断其价格走势也变得日益重要,传统的时间序列分析如ARIMA、GARCH等模型有较多限制条件,不能很好地适应日渐庞大的股票市场。随着神经网络的蓬勃发展,其强大的信息处理能力在实际生活中有着越来越丰富的应用,不同类型的神经网络适合分析不同类型的数据,而适合股价这类时间序列数据的模型便是循环神经网络(RNN)了。虽然RNN可以学习序列的
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人均收入不断提高使更多居民选择股票作为新的投资方式,因而如何更精确判断其价格走势也变得日益重要,传统的时间序列分析如ARIMA、GARCH等模型有较多限制条件,不能很好地适应日渐庞大的股票市场。随着神经网络的蓬勃发展,其强大的信息处理能力在实际生活中有着越来越丰富的应用,不同类型的神经网络适合分析不同类型的数据,而适合股价这类时间序列数据的模型便是循环神经网络(RNN)了。虽然RNN可以学习序列的前后关系,但存在长期依赖问题,学者们使用长短期记忆(LSTM)模型对其改进,各单元中新增的门控机制可以根据历史信息和当前输入对长期记忆及时做出调整;近年来以“编码-解码”框架为基础的注意力机制逐渐兴起,并与各种神经网络模型的完美搭配使其在多个领域发挥着越来越重要的作用,我们将其与LSTM结合起来作为改进模型来对股价进行预测。本文在人工智能常见的应用领域中选取股票作为研究对象,共选取35个股票价格指标变量作为研究特征,加入到批标准化后的LSTM模型中,发现预测精确度并不高;为了降低模型的复杂度,分别采用了主成分分析及深度自编码器网络两种方法对股价特征进行降维,对比发现使用深度自编码器网络降维得到的信息表示更加简练,且提高了LSTM模型的预测精度;鉴于此模型预测效果并不稳定,决定将注意力机制与LSTM模型结合改进,实验结果表明改进后的模型明显提升了预测精度,最后对该模型在其它几支股票上进行稳定性分析,不负众望,模型预测结果的决定系数均超过0.9,股价拟合曲线更加贴近真实走势。
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