股票价格预测

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基于ATLG混合模型的股票价格预测被引量：1
《计算机系统应用》2023年第3期171-179,共9页王德广 马恒锐 梁叶 
股市是金融市场的重要组成部分,对股票价格预测有着重要的意义.同时,深度学习具有强大的数据处理能力,可以解决金融时间序列的复杂性所带来的问题.对此,本文提出一种结合自注意力机制的混合神经网络模型(ATLG).该模型由长短期记忆网络(L...
关键词：股票预测 长短期记忆网络 门控递归单元 自注意力机制 MACD指标 
基于LSTM神经网络的短期价格趋势预测被引量：10
《计算机系统应用》2021年第4期187-192,共6页邓飞燕 岑少琪 钟凤琪 潘家辉 
广州市科技计划重点领域研发计划(202007030005);广东省自然科学基金面上项目(2019A1515011375);国家自然科学基金面上项目(61876067)。
本文主要对LSTM模型结构改进及优化其参数,使其预测股票涨跌走势准确率明显提高,同时对美股周数据及日数据在LSTM神经网络预测效果展开研究.一方面通过分析对比两者预测效果差别,验证不同数据集对预测效果的影响;另一方面为LSTM股票预...
关键词：长短期记忆网络 股票价格预测 时间序列 短期价格 LSTM 
基于多因子与多变量长短期记忆网络的股票价格预测被引量：15
《计算机系统应用》2019年第8期30-38,共9页裴大卫 朱明 
国家重大科技专项(2017ZX03001019)~~
近年深度学习方法在金融领域受到广泛应用,尤其推动了股票价格预测的发展.本文针对一般股票价格预测中的单变量长短期记忆网络存在的准确率与鲁棒性不佳的问题,将经济学领域的量化选股策略中的多因子模型思想引入到股票价格预测中,计算...
关键词：股票价格预测 量化选股 多因子 多变量 长短期记忆网络 
基于SVM的IPO首日投资策略分析被引量：1
《计算机系统应用》2013年第10期206-209,158,共5页施剑 
将支持向量机方法应用于新股IPO首日价格变动的预测,预测效果令人满意.目前的股票价格预测研究都局限于通过已知的时间序列来预测将来的时间序列,这类模型对于预测没有历史时间序列的新股IPO无能为力,因此基于支持向量机的新股IPO价格...
关键词：股票价格预测 机器学习 支持向量机 
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