【摘 要】
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由于受到经济环境、政治政策、市场新闻等多种因素的影响,使得预测股票动态变得极具挑战性。研究了5种常用的预测股价变动的预测方法,通过逐步增加模型的输入维度进行预测分
【机 构】
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集美大学信息化中心,集美大学计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61701191),厦门市科技计划项目(3502Z20183032,3502Z20203057)
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由于受到经济环境、政治政策、市场新闻等多种因素的影响,使得预测股票动态变得极具挑战性。研究了5种常用的预测股价变动的预测方法,通过逐步增加模型的输入维度进行预测分析。首先,建立5种优化的预测模型——基于时间序列的自回归平均模型(ARMA)、灰色预测模型(GM(1,1))、BP神经网络模型(BPNN)、基于改进网格寻优算法的支持向量回归(SVR)模型、基于Tensorflow的长短时记忆神经网络模型(LSTM),研究单一维度的模型输入,即,将各股票的收盘价作为这5种模型的输入。通过实验验证,发现基于LSTM
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