【摘 要】
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股指价格时间序列受到长期和短期不同因素的影响,且具有非平稳、非线性等特点,传统计量模型的预测精度较低.为提高预测精度,一些研究将人工神经网络模型用于金融时间序列预测,取得了比传统计量模型更好的效果.提出了一种融合了HP滤波(Hodrick-Prescott Filter)和LSTM神经网络模型的股指价格预测模型,模型使用HP滤波将股指价格时间序列分解为长期趋势和短期波动,利用LSTM神经网络模型分别学习长期趋势和短期波动序列的特征,并分别进行长期趋势和短期波动预测,将预测结果融合得出股指价格预测结果.实验
【机 构】
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河南大学 管理科学与工程研究所,河南 开封 475004
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股指价格时间序列受到长期和短期不同因素的影响,且具有非平稳、非线性等特点,传统计量模型的预测精度较低.为提高预测精度,一些研究将人工神经网络模型用于金融时间序列预测,取得了比传统计量模型更好的效果.提出了一种融合了HP滤波(Hodrick-Prescott Filter)和LSTM神经网络模型的股指价格预测模型,模型使用HP滤波将股指价格时间序列分解为长期趋势和短期波动,利用LSTM神经网络模型分别学习长期趋势和短期波动序列的特征,并分别进行长期趋势和短期波动预测,将预测结果融合得出股指价格预测结果.实验结果表明,提出的HP-LSTM混合模型不仅可以有效捕捉到股指价格时间序列的长期趋势和短期波动的变化规律,提高了股指价格预测精度,并且长期趋势和短期波动都具有相应的经济含义,提高了模型的可解释性.
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