股票价格预测

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基于RNN与LSTM的股价预测模型比较研究——以中石油股份为例
《统计学与应用》2025年第2期58-65,共8页蒋小雨 
本文以中石油股份为例,聚焦于股票价格预测,运用RNN模型与LSTM模型展开深入研究。使用RNN模型进行预测时,由于模型本身存在梯度消失或梯度爆炸的问题,其在处理长序列股价数据时存在显著缺陷,致使其难以捕捉股票价格序列中的长期依赖关系...
关键词：LSTM RNN 股票价格预测 神经网络 
基于时间序列方法的股票价格分析
《统计学与应用》2024年第1期118-132,共15页左鑫磊 
股票价格指数是一个国家经济建设健康状况的体温表,它的变化大致反映了该国经济结构和经济活动的宏观变化趋势。因此,选取合适的实证研究方法对股票价格指数进行预测分析,具有重要的实证意义。近年来,基于时间序列分析的预测方法在各个...
关键词：时间序列分析 股票价格预测 ARIMA模型 
基于多状态马尔可夫链的股票价格预测
《统计学与应用》2023年第2期293-305,共13页付军 李俊刚 庞静雯 
随着人们投资理财的意识的逐渐建立,股票已成为常见的投资对象之一。但是在股票带来高收益的同时伴随着高风险。如果能提供较准确的股票参考预测,对投资者以及企业自身都将得到可观的收益。由于影响股票市场的因素众多,因此股票波动具...
关键词：股票 马尔可夫链 预测模型 在线旅游 
基于Bi-LSTM深度学习的股票价格预测被引量：2
《统计学与应用》2021年第3期538-546,共9页侯亚妮 
股票价格的预测一直受到金融投资者及学者的广泛关注,同时也是学者的研究重点。股票价格的非线性性、波动性等特点使得使用传统统计学方法进行股票预测的准确率较不理想。长短时记忆循环网络(LSTM)模型在处理时间序列数据上有很大的优势...
关键词：股票价格预测 深度学习 Bi-LSTM模型 
基于SVM-KNN的股票价格预测被引量：1
《统计学与应用》2019年第6期859-871,共13页张佩琪 刘海军 裴冬晓 王喜月 
本文利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)结合的算法研究股票价格的预测问题。选取反映股票变化的交易数据及其技术指标,包括成交量、收盘价、最高价、移动平均(MA)等,对上证综指进行涨跌趋...
关键词：支持向量机 K近邻 股票预测 技术指标 模拟投资 
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