股票价格预测

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融合因果注意力Transformer模型的股价预测研究被引量：7
《计算机工程与应用》2023年第13期325-334,共10页任佳屹 王爱银 
国家社会科学基金(18BJL072)。
股票价格预测是金融研究和量化投资共同关注的重点话题,近年来利用深度学习技术揭示股票市场的行情规律成为研究热点。现有股票价格预测深度学习模型多数仅研究时间点数据,这种结构上的缺陷导致其不能反映出特征因子的累积作用对股价的...
关键词：股票价格预测 时间序列 深度学习 TRANSFORMER 注意力机制 
基于人工智能的中国股票价格预测与异质性研究被引量：3
《暨南学报（哲学社会科学版）》2023年第3期123-132,共10页张琳 
国家社会科学基金重大项目“货币政策分配效应与缩小收入和财富差距的有效路径研究”(20&ZD105);北京市教育委员会社科计划一般项目“北京金融环境下居民资产选择与价格水平影响研究”(SM202110005014)。
本文构建一个基于人工智能的中国股票价格预测模型,并探究预测效果异质性的原因。根据理论及现实,股票价格主要受利率、市场行为、技术指标以及公司价值因素等影响。对沪深两市具有代表性的个股价格进行预测的实证研究发现:股价预测值...
关键词：人工智能 长短期记忆网络LSTM 股票价格预测 异质性 
考虑高维宏观信息的波动率与股票价格预测被引量：6
《统计与决策》2022年第20期138-143,共6页王满 张苗苗 
国家自然科学基金青年项目(71903026);国家社会科学基金资助项目(17BJY195);上海市哲学社会科学规划课题青年项目(2017EJB009)。
为刻画股票价格的非线性动态特征,并充分利用高维宏观经济变量对股价的预测能力,文章基于LSTM模型、LASSO降维和混频模型,研究了高维情形下利用低频宏观经济变量预测高频股价的问题。首先,使用LASSO方法对高维宏观经济变量进行筛选,并...
关键词：LSTM模型 LASSO降维 GARCH-MIDAS模型 股价预测 混频数据 
基于多时间尺度复合深度神经网络的股票价格预测被引量：11
《武汉金融》2020年第9期32-40,共9页罗鑫 张金林 
国家社会科学基金项目“金融科技背景下普惠金融机制与路径研究”(19BJY250)。
本文以2012—2019年沪深300指数为样本,利用深度学习方法对沪深300指数的涨跌方向进行预测。在多时间尺度上分别运用卷积神经网络与长短时记忆模型进行特征提取后,通过将不同时间尺度上的特征矩阵进行拼接而得到最终的预测结果。在使用...
关键词：深度学习 神经网络 股票价格 长短时记忆模型 卷积神经网络 
K近邻及其集成模型的股票价格预测被引量：1
《电子技术应用》2019年第5期9-13,22,共6页张伟楠 鲁统宇 孙建明 
国家哲学社会科学基金项目(15BTJ016)
为了验证股票的价格运动与过去应该是相似的这一假设,运用K近邻算法,将价格运动简单划分为涨跌两类进行预测,进行假设验证。使用滑窗方法比较现在的价格运动与何时的历史价格更为相似,将多个K近邻模型组合成集成模型,实现模型的泛化和...
关键词：K近邻 滑窗 集成模型 择时 
基于主成分分析与广义回归神经网络的股票价格预测被引量：27
《统计与决策》2018年第18期168-171,共4页于卓熙 秦璐 赵志文 温馨 
国家社会科学基金资助项目(16BTJ020)
广义回归神经网络能够大大降低人为因素带来的误差,具有更加精准的预测效果。针对股票价格数据的非线性、非平稳性问题,文章运用主成分分析法对影响股票价格的指标进行降维,基于广义回归神经网络模型对股票价格进行预测研究。并将模型...
关键词：股票价格 广义回归神经网络 主成分分析 ARIMA 
基于优化回声状态网络的股价预测研究被引量：6
《管理工程学报》2014年第1期94-101,共8页张宁致 周佳丽 孙武军 
国家自然科学基金资助项目(70972032);国家社科重点资助项目(08AJY029);江苏高校优势学科建设工程项目资助项目(PAPD)
股票市场是一个充斥着各种噪声的动态非线性系统,能够精确地对其进行预测是一项具有挑战性的任务。本文构建的BCC-ESN模型,是运用细菌群体趋药性算法(BCC)来优化回声状态网络(ESN)的权值结构,在继承ESN优良性质的同时,具有更高的模型预...
关键词：回声状态网络 细菌群体趋药性算法 股票价格预测 算法优化 
基于ARIMA模型的股票行情预测被引量：3
《长春教育学院学报》2013年第14期47-,49,共2页李秀琴 梁满发 
国家社科基金项目(编号:11XGL009);教育部社科项目(编号:10YJA630207);广东省中山市科技计划基金资助项目(编号:20114A223)
基于ARIMA金融时间序列理论对样本数据进行了ARIMA模型识别、参数估计和模型检验,建立了ARIMA预测模型,并用建立的模型进行了短期预测和误差分析。模型检验结果显著,预测精度理想。由此论证了用时间序列ARIMA模型来预测股票行情是可行的...
关键词：股票价格预测 时间序列分析 ARIMA模型 SAS建模 
基于EMD方法的股票价格预测被引量：11
《统计与决策》2011年第10期59-61,共3页刘海飞 李心丹 
国家自然基金重点项目(70932003);国家自然科学基金资助项目(70671053;70701016;10726072;70901037);国家社会科学基金项目(07CJL014);教育部科技创新工程重大项目培育资金项目(708044);南京大学人文社会科学项目资助
文章将经验模式分解方法(EMD)引入到中国金融市场数据预测中,利用EMD正交分解的特殊功能,提出了一种较为准确的金融市场时间序列预测其走势的方法。并与传统实践上相对比较成熟的小波分析方法(WA)进行对比分析,实证研究表明:经验模式分...
关键词：金融市场 时间序列 EMD分法 小波分析 预测 
基于EMD方法的股票价格预测与实证研究被引量：7
《统计与决策》2010年第23期131-134,共4页刘海飞 李心丹 
国家自然基金重点项目(70932003);国家自然科学基金项目(70671053;70701016;10726072;70901037);国家社会科学基金资助项目(07CJL014);教育部科技创新工程重大项目培育资金项目(708044);南京大学人文社会科学项目"基于企业家非理性行为的企业投资行为研究的支持"
文章将经验模式分解方法(EMD)引入到中国金融市场数据预测中,利用EMD正交分解的特殊功能,提出了一种较为准确的金融市场时间序列预测其走势的方法。并与传统实践上相对比较成熟的小波分析方法(WA)进行对比分析,实证研究表明:经验模式分...
关键词：金融市场 时间序列 EMD分法 小波分析 预测 
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