方法:论文探索应用双向卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)架构来预测股票价格,特别关注CNXIT(Nifty IT)股票指数,以研究深度学习技术在捕捉历史股票价格数据中的复杂时间依赖性和空间模式方面的潜力。通过综合文献回顾,介绍Bidirectional CNN-LSTM模型及其数据预处理步骤、模型架构和训练过程。清理和准备CNXIT历史股票价格...
注:CNN+LSTM是一种将卷积神经网络(CNN)和LSTM结合起来的模型。CNN用于提取输入数据的空间特征,LSTM用于建模时序关系。CNN-LSTM常用于处理图像序列、视频序列等具有时空信息的数据。在CNN-LSTM可以学习到输入数据中的空间信息和时序依赖关系,并在许多任务中取得了良好的效果。 二、实现过程 2.1 读取数据集 df=pd.read...
3.4 CNN+LSTM与CNN+GRU对比 共同点: 两者的结合都是先通过CNN提取时间序列的局部特征,然后利用RNN(LSTM或GRU)处理序列特征,捕捉长时依赖。 在时间序列预测中,CNN通常用于降维和特征提取,RNN则用于序列建模。 差异: 复杂性与计算效率:GRU结构相对简单,参数较少,计算速度较快,适合资源有限的场景。LSTM虽然复杂,但理...
金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格(适用于时序问题)、相似度计算、各类评判指标绘图(数学建模科研适用) 1.使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌-CNN(卷积神经网络) 使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌 数据介绍 open 开盘价;close 收盘价;high 最高价 low 最低价;volume 交易量;label 涨...
在CNN+LSTM网络中,CNN首先用于提取输入时间序列的局部特征,然后将提取的特征作为LSTM的输入,LSTM进一步捕获时序关系并进行预测。 4.部分核心程序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 functionlayers=func_CNN_LSTM_layer(Nfeat,Nfilter,Nout) ...
引入了一种称为CNN-LSTM+MV的方法,结合了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的优点,用于股票选择和最优组合构建。 提出了一种综合性能评估的深度学习模型,该模型在预测金融时间序列方面优于单一模型。 利用MV模型和预测值实现了有利的回报、风险和风险回报指标,提高了预测准确性和组合绩效。
时间序列预测是数据分析中的一个重要分支,它涉及到对未来事件的预测,基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的组合,特别是结合长短时记忆单元(LSTM)或门控循环单元(GRU),已成为处理时间序列数据的强大工具。
金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格(适用于时序问题)、相似度计算、各类评判指标绘图(数学建模科研适用) 1.使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌-CNN(卷积神经网络) 使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌 数据介绍 open 开盘价;close 收盘
2.基于LSTM预测股票价格(长短期记忆神经网络) 基于LSTM预测股票价格(简易版) 数据集: 沪深300数据 数据特征: 只选用原始数据特征(开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量) 时间窗口: 15天 代码流程: 读取数据->生成标签(下一天收盘价)->分割数据集->LSTM模型预测->可视化->预测结果评估 ...
2.基于LSTM预测价格(长短期记忆神经网络) 基于LSTM预测价格(简易版) 数据集: 沪深300数据 数据特征: 只选用原始数据特征(开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量) 时间窗口: 15天 代码流程: 读取数据->生成标签(下一天收盘价)->分割数据集->LSTM模型预测->可视化->预测结果评估 ...