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基于CNN-LSTM的股票指数预测模型
被引量：
24
1
作者
耿晶晶
刘玉敏
+1 位作者
李洋
赵哲耘
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第5期134-138,共5页
股票价格数据具有高频性、非线性和长记忆性等特点,且投资者行为是影响股票价格的重要因素,文章引入成交量加权平均价(VWAP)指标刻画投资者行为,并构建了基于卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。首先,通过CNN分类...
股票价格数据具有高频性、非线性和长记忆性等特点,且投资者行为是影响股票价格的重要因素,文章引入成交量加权平均价(VWAP)指标刻画投资者行为,并构建了基于卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。首先,通过CNN分类模型判定股票指数的波动方向;其次,分别构建LSTM模型对指数上升、下降的具体值进行预测;通过田口正交设计方法对CNN-LSTM模型进行参数优化。静态预测和滚动预测结果表明,CNN-LSTM模型在预测方面有较高的预测准确率和普适性,对于投资者有着较高的参考价值。
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关键词
股票指数预测
成
交
量加权平均价
长短期记忆网络
卷积神经网络
田口正交设计
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职称材料
题名
基于CNN-LSTM的股票指数预测模型
被引量：
24
1
作者
耿晶晶
刘玉敏
李洋
赵哲耘
机构
中国社会科学院研究生院
郑州大学商学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第5期134-138,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71672182)
国家自然科学基金国际合作与交流项目(71711540309)
国家自然科学基金重点项目(U1604262)
文摘
股票价格数据具有高频性、非线性和长记忆性等特点,且投资者行为是影响股票价格的重要因素,文章引入成交量加权平均价(VWAP)指标刻画投资者行为,并构建了基于卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。首先,通过CNN分类模型判定股票指数的波动方向;其次,分别构建LSTM模型对指数上升、下降的具体值进行预测;通过田口正交设计方法对CNN-LSTM模型进行参数优化。静态预测和滚动预测结果表明,CNN-LSTM模型在预测方面有较高的预测准确率和普适性,对于投资者有着较高的参考价值。
关键词
股票指数预测
成
交
量加权平均价
长短期记忆网络
卷积神经网络
田口正交设计
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
F224 [经济管理—国民经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN-LSTM的股票指数预测模型
耿晶晶
刘玉敏
李洋
赵哲耘
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021
24
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参考文献
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