【摘 要】
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股票市场作为金融市场的重要组成部分,对其相关数据的变化研究,是一个典型的时序分析问题。股市常被称为金融市场的“晴雨表”,它同时具有高风险和高收益性,各国政府为了保障金融安全及经济的稳定发展,投资机构和个人为了获取更大收益,纷纷加大对其规律的研究,但因股票市场的高复杂和非线性特性,一直未能获得好的研究效果。本文基于时序预测方向,分析国内外基于深度学习的最新成果,在对目前最流行的几种深度神经网络的特性
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股票市场作为金融市场的重要组成部分,对其相关数据的变化研究,是一个典型的时序分析问题。股市常被称为金融市场的“晴雨表”,它同时具有高风险和高收益性,各国政府为了保障金融安全及经济的稳定发展,投资机构和个人为了获取更大收益,纷纷加大对其规律的研究,但因股票市场的高复杂和非线性特性,一直未能获得好的研究效果。本文基于时序预测方向,分析国内外基于深度学习的最新成果,在对目前最流行的几种深度神经网络的特性进行研究与对比的基础上,以股票价格趋势预测为研究对象,结合其特点,将卷积神经网络与循环神经网络模型相结合,并使用高低点法对预测结果进行优化偏移。研究工作如下:（1）构建包括基础指标特征、技术指标特征、个股事件信息指标特征的多类别特征体系,通过实验证明,随着特征体系种类增加,模型预测性能明显提高。（2）将CNN模型和BiLSTM模型进行复合（CNN-BiLSTM）。先通过CNN层对数据进行处理,提取出数据点间的空间关联性,再将所有特征输入BiLSTM模型。通过实验,将得到的CNN-BiLSTM复合模型运用于股票价格趋势预测上,与单纯的BiLSTM模型进行对比。股价平均趋势准确率从59.71%提高到60.57%,平均RMSE从0.829降到0.704,分析原因为CNN层的加入提高了模型对空间特征的提取能力,加大了模型对数据的利用率。（3）提出将HLP法加入CNN-BiLSTM模型（CNN-BiLSTM-HLP）,并提出一种改进的优化偏移方法。通过高低点周期法,获取股票价格波动的峰值及波长,并用LSTM模型对未来的极值及周期进行预测,用其对CNN-BiLSTM模型结果进行优化偏移。通过实验得出,加入HLP后,模型平均趋势准确率从60.57%提高到62.06%,平均RMSE从0.704降到0.485。其原因为HLP法的加入,能很好降低噪音数据对模型的性能影响。
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