【摘 要】
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股票市场的预测一直是一个具有挑战性的问题,其波动会受国家政策、公司财报、行业表现、投资者情绪等因素的影响。本文基于股市图像(Stock Charts)方法将股票的连续时间信息
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股票市场的预测一直是一个具有挑战性的问题,其波动会受国家政策、公司财报、行业表现、投资者情绪等因素的影响。本文基于股市图像(Stock Charts)方法将股票的连续时间信息进行处理,根据不同的信息丰富度以及预测时间间隔将原始数据分为了多个类别,依次作为深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)训练集;并利用深度卷积神经网络对股票市场进行预测,分析在不同分类方法下的精度差异。结果表明,当在标记间隔为30天,使用包含成交量的蜡烛图作为输入时,对美国ND
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