【摘 要】
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深度学习在图像识别和语音识别领域巳经取得重大成就，但是，它在金融投资领域的效果还并没有得到广泛验证，本文基于深度学习理论提出了混合神经网络模型并尝试利用该模型对A股进行实证研究。混合神经网络模型釆用卷积神经网络结构对股票短期特征进行提取，长短时记忆结构对股票长期特征进行提取，股票ID和时间ID的嵌入结构对股票之间的关联特征和不同时间段的交易特征进行提取，最后釆用三层全连接层对提取的特征进行综合组织
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深度学习在图像识别和语音识别领域巳经取得重大成就，但是，它在金融投资领域的效果还并没有得到广泛验证，本文基于深度学习理论提出了混合神经网络模型并尝试利用该模型对A股进行实证研究。混合神经网络模型釆用卷积神经网络结构对股票短期特征进行提取，长短时记忆结构对股票长期特征进行提取，股票ID和时间ID的嵌入结构对股票之间的关联特征和不同时间段的交易特征进行提取，最后釆用三层全连接层对提取的特征进行综合组织并对目标进行预测。本文选取2017年所有A股全年数据对混合神经网络模型进行训练，模型在2018年1月到2018年5月样本外的预测值与真实值的秩相关系数达到0.21，优于单一的卷积神经网络模型和长短时记忆网络模型。
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