【摘 要】
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随着近几年来我国资本市场改革的深入推进,股票市场对于我国经济发展的重要程度逐渐增加,越来越多的人也开始选择股票作为日常投资方式,因此股票走势的预测就对投资者具有重要意义。得益于计算机技术的发展,机器学习的方法逐渐开始用于金融领域的研究当中。其中,深度学习的发展更加推动了这种趋势。目前,结合各种深度学习模型的优点,利用算法将模型进行混合改进,是深度学习用于金融时间序列处理的发展趋势。为了充分利用股票
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随着近几年来我国资本市场改革的深入推进,股票市场对于我国经济发展的重要程度逐渐增加,越来越多的人也开始选择股票作为日常投资方式,因此股票走势的预测就对投资者具有重要意义。得益于计算机技术的发展,机器学习的方法逐渐开始用于金融领域的研究当中。其中,深度学习的发展更加推动了这种趋势。目前,结合各种深度学习模型的优点,利用算法将模型进行混合改进,是深度学习用于金融时间序列处理的发展趋势。为了充分利用股票价格具有时间序列特征的数据特点,深入挖掘数据的特性和提高模型对于股票价格预测的准确性,本文提出了一种基于CNN-LSTM混合模型的股票价格预测方法,以期能够结合CNN模型对于数据有效特征提取的优势和LSTM模型对于时间序列处理的优越性。本文提出的CNN-LSTM混合模型首先使用CNN来提取时间序列数据的特征,然后将特征输入进LSTM模型中来进行下一交易日股票收盘价的预测。为了验证模型的有效性,本文使用2005年1月1日到2019年12月31日的沪深300指数,共计3647个交易日的日常交易数据,划分为训练集和测试集进行实证分析,并将实证结果与CNN模型和LSTM模型的实证结果进行对比。实证分析和对比的结果证明CNN-LSTM模型相较独立的CNN和LSTM模型,其预测准确度进一步得到了提升。最后,本文还通过设计量化投资策略,发现CNN-LSTM模型对短期的投资预测精度较高,模拟量化投资的结果显示模型10个交易日的收益率比同期沪深300指数收益率高2.08%,进一步验证了CNN-LSTM混合模型用于指导实际投资的可行性。因此,本文提出的CNN-LSTM混合模型在股票价格的预测中具有一定的可行性和实用性。
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