1.检测数据平稳化 2.差分/对数等数据处理 3.使用ARMA模型预测 备注:部分代码参考网络资源 5.金融时间序列相似度计算 5.1.皮尔逊相关系数( pearson_correlation_coefficient) 1.1 由于不同股票价格范围差距过大,在进行股票时间序列相似度匹配过程中通常考虑对数差处理,其公式如下所示: 1.2经过对数差处理后的金融时间序列...
而在股票价格预测领域,针对传统 ARIMA 模型的局限性,创造性提出结合注意力机制的 CNN-LSTM-ARIMA-XGBoost 混合模型,通过预训练 - 微调框架,显著提升预测精度。 这些实践不仅验证了算法融合在复杂时序场景中的强大潜力,更为行业应用提供了可复用的方法论。专题项目文件已分享在交流社群,阅读原文进群和 500 + 行业人士...
根据上表结果,可以看出CTTS在2分类和3分类预测中均优于对比基准方法,预测准确率提高了3%到14%不等。这进一步证明了将CNN和Transformer结合在时间序列预测中的优势。 五 总结展望 本文提出的CTTS方法通过将CNN和Transformer相结合,展示了在时间序列中建模短期和长期依赖关系的强大能力,通过准确预测股票价格的涨跌趋势,该方...
长短期记忆(LSTM)模型凭借其记忆功能在剖析时间序列数据关系方面展现出优势,ARIMA 模型在时间序列分析中也有广泛应用,此外,CNN - LSTM 等组合模型(附数据代码)也为股票价格预测提供了新的思路。本文将对 LSTM、ARIMA 以及 CNN - LSTM 等模型在股票价格预测中的应用进行研究,并对它们的预测结果进行分析与比较,以期为...
本文提出的股票预测模型主要包括CNN-BiLSTM和注意力机制。 3.1 CNN-BiLSTM CNN-BiLSTM模型的目的是提取时间序列数据的空间和时间信息,以捕捉数据中的长期和短期依赖关系。首先,通过卷积层对输入数据进行滤波和下采样操作,以提取数据的空间信息。然后,输入到双向LSTM模型中,分别从前向和后向的角度对数据进行建模,以捕...
其次,建立更加有效和稳定的模型训练策略可以进一步提高股票价格预测的准确性。此外,应该考虑引入更多的数据源和信息,如新闻、社交媒体等,以提高预测模型的综合能力。 六、结论 本研究通过使用CNN-LSTM模型进行股票价格预测,对股票市场的价格变动进行了探索和研究。实验结果表明,CNN-LSTM模型在预测股票价格的准确性和稳定...
📊 本研究提出了一种新颖的方法,旨在通过深度循环神经网络(RNN)结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)来预测股票价格。这种方法不仅融合了社交媒体情感分析,还利用了K线图数据。具体来说,通过随机森林算法对推文进行情感分类,同时利用CNN提取短期特征,LSTM则用于建模长期依赖关系。这样,我们能够更全面、准确地分...
当前版本:股票预测11-25 10:09:30 当前内容阅读耗时约1小时8分钟,试试 小桨总结 In [1] # 导入必要的库 import numpy as np import paddle import paddle.nn.layer import pandas as pd import paddle.vision.transforms as T import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessing from sklearn...
对于用CNN处理时序数据,通常使用一维卷积网络Conv1d;本次实验的结构是:卷积层通过2*2卷积核将一维数据展开为三维张量,使用激活函数ReLU将小于0的数据丢弃,再使用全连接层将三维张量转换为一维张量,最后通过两次Linear线性变换得到最后预测值。 class CNNmodel(nn.Module):...
基于注意力机制的CNN-LSTM短期股票价格猜测 股票市场一直以来都是投资者关注的焦点，而准确猜测短期股票价格波动一直是金融领域的一大挑战。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...