股票预测

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基于循环神经网络的股票预测分析
《理论数学》2025年第3期85-97,共13页冯俞嘉 高红伟 
国家自然科学基金项目(72171126),青岛大学“系统科学+”联合攻关项目(XT2024301)。
随着市场的不确定性和复杂性的增加,传统的投资分析方法已无法完全满足投资者的需求。因此,基于数据分析和机器学习的预测方法逐渐成为投资领域的研究热点。准确的股票价格预测不仅能够帮助投资者制定短期的买入和卖出策略,还能为长期...
关键词：神经网络 股票预测 
基于小波去噪的机器学习模型融合在股票预测中的应用研究
《计算机应用文摘》2025年第4期89-92,95,共5页王鑫 任盈盈 白云 王欢 王龙 
股票短期走势预测具有较高的经济与投资价值,但股票市场复杂且充满不确定性,传统时间序列预测模型存在结构单一的问题,难挖其内部规律,不适用于大数据集。利用XGBoost和LSTM等模型算法进行研究,文章提出一种基于小波去噪的二层LSTM模型...
关键词：特征拓展 小波去噪 LSTM 超参数调优 Stacking融合 
多种机器学习方法在股票预测中的优势对比
《金融》2025年第1期238-245,共8页加楚懿 
股票价格的预测是金融领域的一个重要研究课题,随着机器学习技术的发展,各种模型在股票预测中的应用也越来越广泛。本文通过比较BP神经网络(BP)、极限学习机(ELM)和长短期记忆网络(LSTM)三种常见机器学习方法的表现,分析其在股票预测中...
关键词：股票预测 机器学习 BP神经网络 极限学习机(ELM) 长短期记忆网络(LSTM) 
基于情感分析和Informer的股票预测方法
《现代信息科技》2025年第4期139-144,共6页倪学曜 
针对股票价格受复杂因素及投资者情绪影响导致的预测难题,提出了一种融合情感分析与Informer模型的股票价格预测方法。首先,运用AdaBoost模型从大量数据中提取关键特征变量,以降低模型过拟合的风险。其次,构建金融情感词典,对通过网络...
关键词：情感分析 股票预测 Informer模型 
基于机器学习超参数优化的均值-方差投资组合决策研究
《运筹与管理》2024年第11期197-203,共7页张鹏 党世力 黄梅雨 
国家自然科学基金资助项目(71271161);广东省自然科学基金项目(2024A1515011808);广东省教育厅项目(2023ZDZX4131);广东省教育科学规划项目(2024GXJK032)。
本文提出一种基于机器学习超参数优化的均值-方差投资组合模型。该模型包括股票预测和投资组合优化两个阶段。具体上,首先,采用基于特定概率改进的萤火虫算法(pFA)优化XGBoost的超参数,构建pFAXGBoost混合模型预测股票的收益,并将其预...
关键词：均值-方差投资组合 机器学习 超参数优化 股票预测 萤火虫算法 
以中信海直为例的不同时间维度股票预测研究
《电子商务评论》2024年第3期7003-7011,共9页陈志强 程实 宗煊逸 何金凤 章雅娟 
本研究旨在评估多种机器学习、深度学习和统计分析技术在股票价格预测领域的效果。通过选择中信海直(股票代码:000099)的1分钟、15分钟和日线数据,应用ARIMA、LSTM、RNN和CNN等模型进行深入分析。我们通过计算均方根误差(RMSE)、平均绝...
关键词：股票预测 深度学习 统计模型 
基于ARIMA模型的股票预测--以中国银行为例
《现代计算机》2024年第14期89-92,共4页周静雯 
ARIMA模型是一种广泛用于时间序列分析和预测的统计模型。它的核心思想是将时间序列分解成自回归(AR)部分、差分(I)部分和移动平均(MA)部分,从而能够捕捉时间序列中的趋势和周期性。通过中国银行在2023年1月3日至2023年11月30日期间的...
关键词：中国银行 ARIMA模型预测 股票 
基于动态异构网络的股价预测
《计算机应用研究》2024年第7期2126-2133,共8页韩忠明 孟怡新 郭惠莹 郭苗苗 毛雅俊 
国家重点研发计划资助项目(2022YFC3302600);北京市自然科学基金资助项目(4172016)。
股票预测通常被形式化为非线性的时间序列预测任务,但很少有研究者试图通过技术面数据去系统地揭示股票市场内在结构,例如股票上涨或下跌背后的原因可能是业务领域之间的合作或冲突,这些额外信息的增加有助于判断股票的未来趋势。为了...
关键词：股票预测 异构网络 图相似性 
结构化最大间隔双支持向量机在股票预测中的应用被引量：1
《计算机工程与应用》2024年第11期346-355,共10页林明松 杨晓梅 杨志霞 
国家自然科学基金(12061071)。
股票价格受政策、宏观经济以及公司经营状况等多方因素的影响,且各因素之间存在较高的相关性,因此股票数据存在的高噪声、非平稳等特性使得股票预测充满困难。为了减少数据中存在的噪声对股价预测准确性的影响,基于马氏距离的类间隔可分...
关键词：分类问题 双支持向量机 数据结构 马氏距离 股票预测 
融合媒体信息和信号分解的股票市场深度学习预测被引量：1
《计算机科学》2024年第S01期1092-1103,共12页刘广 易鸿 
对股票市场未来回报和风险的精确预测不仅能够帮助理性投资者更加合理有效地进行投资,也能够为政策制定者和投资者提供有用的指导。利用金融新闻标题文本,通过词嵌入模型和机器学习等文本分析方法,构建考虑新闻累积效应的投资者时闻累...
关键词：股票预测 投资者情绪 新闻媒体信息 信号分解 门控单元 
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