(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...
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()
本研究采用了CNN-LSTM模型进行股票价格预测。CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)是一种有效的图像处理方法,它可以提取出图像中的局部特征。LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)是一种特殊的循环神经网络,用于处理具有长期依赖性的序列数据。 1. 数据预处理 首先,我们对原始股票数据进行了预处理。
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...
本文将深度学习技术应用到股票价格预测中,构建了新的BO-CNN-LSTM 组合模型.首先,在数据处理方面,选用基础指标、技术指标构成股票特征体系, 并将经主成分分析(PCA)消除各指标间冗余信息后的数据作为初始数据.其次, 通过融合CNN与LSTM两个模型的优点搭建了股价预测模型,同时针对常见 ...
近年来,深度进修技术在金融猜测领域取得了很大的进展,其中卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)被广泛应用于股票价格猜测。为了提高猜测的准确性,本文将基于注意力机制的CNN-LSTM模型应用于短期股票价格猜测,并对其进行详尽的分析和评估。 一、引言 随着全球金融市场日益复杂化和信息的快速传播,股票价格的波动变得...
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...
博士，硕士生导师，研究方向：数理统计与数据挖掘。基于注意力机制的CNN-LSTM 短期股票价格预测 沈山山 李秋敏（成都信息工程大学，四川成都 610000）设计研究与应用 文章以沪深300指数为例，首先在卷积神经网络(CNN)中，采用了一维卷积方法来对数据序列进行卷积操作，以提取其特征分量。然后，利用长短期记忆网 ...
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...
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:...