基于CNN-LSTM的股票价格预测及量化选股研究

发布时间：2024-04-22 18:05

　　随着我国资本市场的快速发展和居民收入水平的逐步提升,股票市场吸引了越来越多的投资者参与其中,特别是在2020年新冠疫情影响下,为提振经济实行的较为宽松的货币政策令股票市场表现不俗,股市吸引了大量新增投资者。数据显示,截至2020年12月,中国A股投资者共计1.77亿户,户均市值达到45万,全年新增投资者1802.11万户,同比增加了36.02%。股市的参与人数众多说明市场交易活跃,但是,个人投资者在交易中存在非理性投机倾向,盲目地追涨杀跌不利于股票市场的健康发展。倘若能够利用技术手段对股票价格走势进行预测,同时为投资者提供投资参考建议,那么此举将会促进资本市场的良性发展并提升投资者的收益水平,具有较强的理论和现实意义。本文在股票价格趋势预测中引入深度学习神经网络算法,将两种原理不同的神经网络架构CNN和LSTM相结合来对股价涨跌进行预测。首先,对上证50指数成分股自2011年至2020年的日频原始交易数据进行数据预处理,采用滑窗滚动方式生成数据样本来训练神经网络模型,通过对不同输入变量下模型预测准确度之间相互比较来确定本文研究模型的输入变量,最终得到包括个股基本交易指标、上证50指数指...

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3-1M-P神经元模型

第三章相关概念与理论基础15高层的网络表达由低层表达组合而成，通过这种方式实现对输入数据的分级表达。由于深度学习的神经网络隐藏层数量很多，从而能够实现无限逼近任何非线性函数，便于对非线性问题进行拟合研究。近年来，深度学习在很多研究领域突破了传统机器学习的瓶颈，不断推动着人工智能的....

图3-2三种常用的激活函数

西北大学硕士学位论文16的线性关系转化为非线性关系，常用的激活函数有ReLU函数、sigmoid函数和tanh函数，三种函数图像如图3-2所示。图3-2三种常用的激活函数显然，这三种激活函数图像有很大差异因此各自特点也不同，ReLU函数能够加快神经网络模型收敛速度，sigmoid....

图3-3神经网络结构图

西北大学硕士学位论文16的线性关系转化为非线性关系，常用的激活函数有ReLU函数、sigmoid函数和tanh函数，三种函数图像如图3-2所示。图3-2三种常用的激活函数显然，这三种激活函数图像有很大差异因此各自特点也不同，ReLU函数能够加快神经网络模型收敛速度，sigmoid....

图3-4模型不同拟合程度示意图

较长的时间才能达到收敛，如果学习率太大，模型又有可能在最优值附近徘徊而无法收敛，在实际中设定好初始学习率后，通过从大到小试错来确定模型的学习率。神经网络通过反向传播误差来调整模型内部参数，最终达到损失函数最小化，此时神经网络模型训练结束，接下来通过模型在样本外数据上的预测表现来评....

本文编号：3962064