【摘 要】
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股票数据具有非平稳、非线性的特点，传统模型对其预测的拟合度较低。选取2017～2022年的4支白酒股票作为研究对象，提出极限梯度提升机和长短期记忆网络组合的股票价格预测模型。首先对各支股票的原始成交量序列进行数据分析和特征构建；其次，利用XGBoost算法进行二次特征构建；最后，建立LSTM股票价格预测模型，并在4支股票上进行实例验证。实验结果表明：相比于传统预测模型，构建的XGB-LSTM模型对
【基金项目】
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云南财经大学本科生科研训练计划（SRTP）项目《社交化电商的发展现状研究》；
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股票数据具有非平稳、非线性的特点，传统模型对其预测的拟合度较低。选取2017～2022年的4支白酒股票作为研究对象，提出极限梯度提升机和长短期记忆网络组合的股票价格预测模型。首先对各支股票的原始成交量序列进行数据分析和特征构建；其次，利用XGBoost算法进行二次特征构建；最后，建立LSTM股票价格预测模型，并在4支股票上进行实例验证。实验结果表明：相比于传统预测模型，构建的XGB-LSTM模型对茅台、洋河、汾酒三支股票价格的预测损失最小，拟合度最高，证明了XGB-LSTM在股票价格预测中的有效性。
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