label='真实值')plt.plot(df_for_testing.index[window_size:,],pred_test,color='blue',label='预测值')plt.title('Stock Price Prediction')plt.xlabel('Time')plt.xticks(rotation=45)plt.ylabel('Stock Price')plt.legend()plt.show()
基于CNN-LSTM的序列数据预测方法 一、股票价格预测 1、Tushare简介 Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。 主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研...
CNN-LSTM神经网络是一种结合了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的深度学习模型。CNN主要用于处理图像数据,而LSTM则适用于处理时间序列数据。将两种神经网络结合起来,可以更好地捕捉股票价格的时空特征,提高预测的准确性。 在基于CNN-LSTM神经网络进行股票价格预测时,首先需要获取大量的股票历史价格数据,并对其进...
基于CNN-LSTM的股票指数预测模型 下载积分:500 内容提示: 统计与决策2021年第5期·总第569期0 引言股票市场的大波动会对经济产生较大的不利影响,如果能够对股票价格进行较为准确的预测,便可以通过具有针对性的行动避免股灾的发生,引导股票市场良好运行,最终将为金融市场的健康发展打下较为牢靠的基础。因而,对股票...
分类号:F810学校代码:10697密级:公开学号:0193107专业学位硕士论文SPECIALIZEDMASTER’SDISSERTATION于基于CNN-LSTM的股票价格预测及量化选股研究学科名称:金融学专业学位类别:金融硕士作者:李晨阳指导老师:徐璋勇教授西北大学学位评定委员会二○二一年六月
为了验证基于注意力机制的CNN-LSTM模型在股价趋势预测中的效果,我们以某股票市场的历史数据为例进行实证分析。首先,我们收集该股票市场过去一年的开盘价、最高价、最低价、收盘价等数据。然后,我们构建基于注意力机制的CNN-LSTM模型,并使用该模型对未来一段时间的股价趋势进行预测。最后,我们通过与其他传统预测方法进行...
lstm股价预测模型优化范围域 I基于贝叶斯优化的CNN-LSTM股价预测模型中文摘要随着金融市场的发展,人们越来越关注股票市场的走势.股价预测不仅可以给投资者带来巨大的利润,而且也可以作为一种有效的风险管理手段.伴随着人工智能时代的来临,以机器学习、深度学习等为代表的新技术在各行业中得到了迅速的发展,极大地提高了业务...
现有基于LSTM的股票预测模型主要通过分析文本信息的情感极性特征,将媒体新闻的情感极性与历史交易数据作为股票预测算法的输入,需要考虑以下三个方面的问题。首先,财经新闻中的情感极性并不明显,大多是对客观事件的总结和报道,使得财经新闻的情感极性分析准确率并不高,影响股票走势的预测准确率[12]。其次,如何将非结构化...
(x) x = paddle.nn.functional.relu(x) x=self.pool2(x) x=self.drop(x) x=paddle.reshape(x,(-1,1,16)) x,(x1,x2)=self.lstm1(x) x=self.fl1(x) x=self.lin1(x) x=self.lin2(x) return x model=GP() # 模型实例化 params_info = paddle.summary(model, X_train.shape) print...
cnn-lstm神经网络通过cnn进行数据的空间结构特征提取,然后通过使用lstm对输入的时间序列特征进行特征提取,最后有效地预测短时间内的当日股票最高价。实验证明,cnn-lstm神经网络模型可以成功地应用于股票价格变动的研究。 关键词:卷积神经网络(cnn);长短期记忆神经网络(lstm);股票价格变动 中图分类号:f832.5文献标志码:...