基于LSTM的股票价格预测分析

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本文主要对股票预测的方式进行改进,使预测结果更接近真实数据。以往的股票价格预测研究大多简单地将股票价格作为序列数据,通过模型进行训练预测,或者只是通过分析新闻文本、股民评论的情感倾向预测股票价格的涨跌,这都不能全面地对股票价格进行考量。本文通过参考影响股票实际价格的多种因素,对股票价格预测结果展开研究。本研究提出新的模型M,该模型结合了时间序列预测以及文本情感分析两种方法,采用的均为LSTM的拓展模型,分别是DA-RNN、BiLSTM-Attention。一方面,通过分析对比XGBoost、LSTM与DA-RNN的实验结果验证了DA-RNN在时序预测实验中的有效性;另一方面,采用BiLSTM-Attention模型作为调整股票预测值的主要方法,使预测结果更加具备可解释性。本研究通过改进的股票价格预测模型M来进行股票价格的预测。实验结果表明,在海康威视股票数据集中,当文本情感倾向的权重值设置为0.01时,MAE、RMSE值均达到最小,即预测效果最好。
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