基于LSTM-GA的股票价格涨跌预测模型

发布时间：2021-08-29 23:19

　　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改进。文中使用了中证500的日内分钟数据进行测试验证。实验得出,改进模型的各方面指标均优于单独的LSTM模型。 

【文章来源】：计算机科学. 2020,47(S1)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

LSTM记忆单元

预测模型总体设计框图

LSTM网络结构

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于特征选取与LSTM模型的股指预测方法研究[J]. 陈佳,刘冬雪,武大硕.  计算机工程与应用. 2019(06)



本文编号：3371571