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基于经验模态分解与投资者情绪的Attention-BiLSTM股价趋势预测模型 被引量：6
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作者 赵帅斌 林旭东 翁晓健 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S01期112-118,共7页
股票价格的变动是投资者在股票市场关注的焦点,所以股价趋势预测一直是量化投资研究的热门话题。传统的机器学习预测模型难以处理非线性、高频率、高噪声的股价时间序列,使得股票价格趋势的预测精度低。为了提高预测精度,针对股票价格... 股票价格的变动是投资者在股票市场关注的焦点,所以股价趋势预测一直是量化投资研究的热门话题。传统的机器学习预测模型难以处理非线性、高频率、高噪声的股价时间序列,使得股票价格趋势的预测精度低。为了提高预测精度,针对股票价格数据的时序性特征,提出用结合经验模态分解(EMD)、投资者情绪和注意力机制的双向长短期记忆神经网络来对股票价格进行涨跌预测。首先使用经验模态分解算法提取股票价格时间序列在不同时间尺度上的特征,并通过构建金融情感词典来提取上一个股票交易日收盘后至下一个交易日开盘前文本的投资者情绪指标,最后使用注意力机制优化的BiLSTM模型对下一个股票交易日进行涨跌预测。在股票价格序列的数据集上进行实验,结果表明,改进后的BiLSTM模型较改进前的BiLSTM模型,准确率从58.50%提升至71.26%;预测为涨的精确率从58.20%提升至70.06%,预测为跌的精确率从59.34%提升至72.36%;预测为涨的召回率从59.85%提升至73.41%,预测为跌的召回率从57.73%提升至69.11%;预测为涨的F1值从58.60%提升至71.61%,预测为跌的F1值从58.08%提升至70.53%;最终通过与长短期记忆(LSTM)网络、基于Attention机制的LSTM(Attention-LSTM)、支持向量机(SVM)、极端梯度提升(XGBoost)等4种典型的股价涨跌预测模型结果对比,验证了所提模型的准确有效性。 展开更多
关键词 双向长短期记忆神经网络 注意力机制 经验模态分解 投资者情绪 股票涨跌预测
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