【摘 要】
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如何准确地进行股票预测一直是量化金融领域的重要问题。长短期记忆细胞神经网络(LSTM)的出现较好地解决了股票预测这类的复杂序列化数据学习的问题。然而前期研究结果表明单
【机 构】
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北京工业大学信息学部,康曼德资本管理有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0803300)
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如何准确地进行股票预测一直是量化金融领域的重要问题。长短期记忆细胞神经网络(LSTM)的出现较好地解决了股票预测这类的复杂序列化数据学习的问题。然而前期研究结果表明单一使用该方法仍存在预测不平衡、陷入局部极值导致能力不佳的问题。基于上述问题,文中利用将遗传算法(GA)解决调参问题来保证模型预测的平衡性,由此构建了新型股票预测模型。该模型分为三部分,首先利用LSTM网络进行收盘价的预测,再利用基于遗传算法的判别机制,最终获取下一刻股票的涨跌信号。这一模型不同于先前的研究,主要针对LSTM模型的输出模块进行了
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