股价预测

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基于投资者情绪和栈式自编码器的股价预测模型
《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》2025年第1期120-128,共9页蔡俊杰 王爱银 
国家社科基金一般项目《西部民族地区提升基本公共服务可及性和均衡性路径研究》(23BJL122)。
为提高股价预测的准确性,通过非线性组合的方法,构造了一种融合投资者情绪和栈式去噪自编码器(SDAE)和LSTM组合模型.通过情感分析(SA)提取的情感指数和SDAE提取的股票高质量特征被用作LSTM模型的输入.基于Python开发环境对恒生指数(HSI...
关键词：股价预测 投资者情绪 栈式去噪自编码器 长短期记忆网络 非线性组合 
基于TRSSA-ELM算法的股价预测研究
《吉林大学学报(信息科学版)》2025年第1期90-97,共8页谭佳伟 谷佳澄 李春梅 王善求 秦丹丹 
吉林省教育厅基金资助项目(JJKH20220663KJ)。
针对股价预测中存在的不确定性、间断性、随机性和非线性等问题,提出一种TRSSA-ELM(Tent Random Walk Sparrow Optimization Algorithm-Extreme Learning Machine)股价预测模型。首先,采用自适应Tent混沌映射和随机游走策略对算法进行改...
关键词：股价预测 TRSSA-ELM预测模型 自适应Tent混沌映射 随机游走策略 
基于GWO-BP神经网络模型的招商银行股价预测
《金融》2025年第1期73-82,共10页鲜松宇 
随着金融市场的不断发展,股票价格预测已成为学术界和实务界的重要研究领域。准确的股票价格预测对投资者制定合理的投资策略具有重要意义。然而,由于股票价格受多种因素影响且波动性较大,传统的预测方法往往难以捕捉其复杂的非线性特...
关键词：BP神经网络 灰狼优化算法 智能优化 股价预测 
基于深度学习的平安银行股价波动特征及预测研究
《金融》2025年第1期93-103,共11页赵恺晨 
本文探讨了应用长短期记忆网络(LSTM)模型在平安银行股价波动特征分析及预测中的可行性。随着金融市场复杂性和动态性的增加,传统时间序列预测方法面临诸多挑战。LSTM作为一种深度学习方法,因其在处理长时间依赖关系方面的优势,成为股...
关键词：长短期记忆网络(LSTM) 股价预测 时间序列分析 平安银行 深度学习 
乡村振兴相关茶企股价预测模型研究
《福建茶叶》2025年第1期55-57,共3页朱润青 刘洪久 胡彦蓉 
本文旨在为乡村振兴相关茶企提供一个实用的股价预测工具,帮助投资者做出更加明智的投资决策,促进乡村振兴战略的成功实施,进一步推动茶企的持续健康发展。通过探讨乡村振兴相关茶企的股价预测模型,收集和分析包括宏观经济指标、交易数...
关键词：茶企股价 深度学习 预测 
基于PCA-GARCH-LSTM模型的股价预测研究
《软件导刊》2025年第1期43-48,共6页姜敏 张楚沂 孙德山 
辽宁省教育厅基本科研项目(LJKMZ20221424)。
股市波动日益成为社会的焦点话题,如何高效且准确地预测股票价格成为当前热门研究课题。为减少计算量并提高工作效率,在预测前对股票数据采用降维技术,同时考虑股票波动情况,结合主成分分析(PCA)、广义自回归条件异方差(GARCH)和长短期...
关键词：PCA模型 GARCH模型 LSTM模型 组合模型 股价预测 
融合CEEMDAN的SSA-BiGRU股价预测研究
《建模与仿真》2024年第6期6198-6210,共13页杨珂 秦一天 蔡涛 
由于股票市场的复杂性,股价预测精度一直不高。因此,本文结合信号处理领域的模态分解方法,建立了融合投资者情绪的多源异构信息股价预测模型。首先,该模型使用BERT获取财经新闻词向量,并使用改进后的融合自注意力机制的BiLSTM模型量化...
关键词：投资者情绪 模态分解 多源信息 股价预测 神经网络 
股票价格与情感的多特征嵌套注意力融合股价预测
《系统工程》2024年第6期121-130,共10页王培培 周小平 陈昕玥 
上海“科技创新行动计划”地方院校能力建设项目(19070502900)。
针对提高股票价格预测的精确性问题,综合了股市行情与情感信息,最大程度降低干扰项对股民情感判断的负面影响,消除噪声和传言,以提高股票价格预测的准确性。首先,从股市和情感文本系列集选取特征、构建相关指标。其次,利用ARIMA模型生...
关键词：股价预测 情感特征 ARIMA BERT 
基于ARIMA-LSTM的股价预测——以贵州茅台为例
《电子商务评论》2024年第4期5786-5796,共11页古赈洪 
在经济快速发展和金融市场波动的背景下,股价预测对于投资者、企业管理者以及金融机构来说至关重要。这不仅有助于他们掌握未来的风险,还为投资决策和监管提供了重要依据。单一预测模型在股价预测中很难同时捕获到数据序列中的线性和非...
关键词：股价预测 ARIMA模型 LSTM模型 组合预测 
基于深度学习的LSTM模型股价预测应用研究被引量：1
《科技与创新》2024年第23期23-26,共4页张喜凤 
传统的时间序列模型,如RNN(循环神经网络)在预测非平稳、非线性变化的股票数据时存在数据损失、无法长期记忆等问题。LSTM(长短期记忆神经网络)模型作为一种RNN模型的变体,不仅可以处理非线性数据,还对时间序列以及重要信息具有记忆性...
关键词：LSTM模型 RNN模型 股票价格预测 性能比较 
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