股票价格预测

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基于CEEMDAN和LSTM的股指价格组合预测方法:来自5个国家的数据分析
《计算机科学与应用》2024年第2期449-459,共11页林昇铭 王嘉宏 袁锦琛 曾莹萍 林持旺 
股票价格预测一直是研究者们挑战的领域。然而,现有的基于深度学习的预测方法在预测不同国家的股票指数时无法达到统一优秀的效果。因此,本文提出了一种名为CEEMDAN-PSO-LSTM的新模型来预测多个国家的股票指数收盘价。首先,我们使用完...
关键词：长短期记忆网络 完全自适应噪声集合经验模态分解 粒子群优化算法 股票价格预测 深度学习 
基于LSTM算法与股票历史数据的股票价格预测
《计算机科学与应用》2023年第8期1603-1612,共10页郭沛颖 
股票价格的准确预测一直是金融领域关注的焦点之一。传统的股票预测方法通常依赖于k线图、十字线等方法,然而仅依靠传统方法分析前一天的价格来预测股票走向存在较大的局限性。为了进一步提升股票价格预测的精度和可靠性,本文提出了一...
关键词：平安银行 股票预测 长短时记忆神经网络(LSTM) 神经网络 
基于信号分解和机器学习模型的股票价格预测被引量：2
《计算机科学与应用》2022年第4期1080-1088,共9页颜轲越 李莹 王祎萌 
随着全球经济的发展,人们对投资不同领域的标的资产表现出了浓厚兴趣,其中,投资股市是最受所有投资者欢迎的方式之一。为了获得额外的收益,投资者尝试使用不同的数学和统计方法来预测他们关注的股票的趋势或价格。在这项研究中,为了提...
关键词：金融时间序列 信号分解 预测 机器学习 
关系驱动的基于时间卷积网络的股票走势预测算法
《计算机科学与应用》2021年第10期2555-2567,共13页赵戈 徐尚志 李志鹏 
由于股票市场的复杂性和波动性,股票价格走势预测被认为是一项具有挑战性的任务。基于图卷积网络(Graph Convolution Network, GCN)处理非欧式结构数据的能力,本文提出了一种股票走势预测算法。该算法通过时间卷积网络(Time Convolution...
关键词：图卷积网络 时间卷积网络 小波包变换 股票价格预测 
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