【摘 要】
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为了改善传统时间序列方法无法在预测模型中添加相关变量等缺点,并提高股指预测精度,运用LSTM神经网络等深度学习方法对我国上证指数及沪深300指数进行预测分析,并将预测结果
【基金项目】
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上海理工大学人文社科攀登计划项目(SK18PB04)
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为了改善传统时间序列方法无法在预测模型中添加相关变量等缺点,并提高股指预测精度,运用LSTM神经网络等深度学习方法对我国上证指数及沪深300指数进行预测分析,并将预测结果与RNN、CNN、ARMA等模型进行比较,然后在模型中加入百度指数测试其对预测精度的影响,最后检验LSTM模型对训练步长的敏感性。研究结果表明,LSTM能够实现对股指的精准预测,其预测评价指标MAE、MAPE、RMSE分别为0.008、0.025、0.011,预测误差低于其它模型,加入百度指数可进一步提升其预测能力,但改变LSTM模型训练
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