【摘 要】
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当前计算机技术的发展促进股票市场的研究进入新的阶段,神经网络机器学习算法被广泛使用在金融时间序列的预测中,本研究使用美港市场个股数据探讨LSTM神经网络对股票时间序列
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当前计算机技术的发展促进股票市场的研究进入新的阶段,神经网络机器学习算法被广泛使用在金融时间序列的预测中,本研究使用美港市场个股数据探讨LSTM神经网络对股票时间序列预测的可行性。实验以友邦保险、长和、微软以及亚马逊2016年11月2日至2017年11月1日的日交易数据为自变量对收盘价进行预测,预测实验结果显示,LSTM神经网络模型在个股的价格趋势预测中有较高的精度和较稳定的预测效果的。
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