预训练模型是基于序列到序列框架的基于注意力机制的CNN-LSTM模型,其中基于注意力机制的CNN作为编码器,双向LSTM作为解码器。该模型首先利用卷积操作提取原始股票数据的深层特征,然后利用长短期记忆网络挖掘长期时间序列特征,最后采用XGBoost模型进行微调,从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。我们所提出的基于注意力机制的CN...
模型涉及参数未寻优(可考虑网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化) 指数平滑因子 随机森林模型树数量、决策树深度、叶子节点最小样本数等 未来第k天的选择 归一化方法 随机森林模型其实本身不需要数据归一化(如算法对数据集进行归一化也需要考虑对训练集、验证集、测试集独立归一化) 股票预测考虑的数据特征: 原始数据特征(op...
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性上具有较好的性能。然而,仍有改进空间和问题需要进一步研究和解决。总体而言...
CNN-LSTM-AM模型构建了量化选股策略,量化选股策略在2020年1月1日 至2022年1月1日间获得了72.68%的收益,远超同时期沪深300指数20.60% 的收益;量化选股策略最大回撤率仅16.60%,充分证明了基于本模型构建的 选股策略的有效性和优越性。 关键词:股票预测评论情感新闻情感卷积神经网络长短期记忆神经网络 ...
1.一种基于LSTM-CNN深度学习模型的股票趋势预测方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤1:数据预处理选择股票市场的股票数据进行分析与验证,整体数据集分为训练集和测试集;步骤1.1:特征选择和归一化所述特征为交易数据和技术指标,交易数据需要进行归一化处理;技术指标是由交易数据计算获得,在计算过程中已经包含归一...
基于CNN-LSTM的股票指数预测模型-《统计与决策》《统计与决策》杂志创刊于1985年,现由长江出版传媒股份有限公司主管,面向全国公开发行的中国最具国际影响力学术期刊、世界学术影响力Q2期刊、全国中文核心期刊、中文社会科学引文索引(CSSCI)来源期刊、中国科技核心期刊、
💡组合技:用CNN识别K线形态 + LSTM预测趋势 ❸ 算法设计心机 🎯目标函数:既要赚得多(高收益)又要稳(夏普比率>1) 🛡风控设置: ▫️仓位管理:凯利公式动态调整(别all in!) ▫️止损止盈:5%强制平仓保命 💡信号生成:当模型预测上涨概率>70%时开仓 ...
CNN-LSTM模型 这篇文章将带大家通过Tensorflow框架搭建一个基于CNN-LSTM的简单股票价格预测模型,这个模型首先是将一个窗口的股票数据转换为一个2D的图像数据,然后通过CNN进行特征提取。具体地,定义一段股票序列为: 其中,每个x是一个m维的向量,这样得到的就是一个r乘m的矩阵形式,因此对于这个矩阵可以通过CNN进行特征...
一种基于lstm-cnn深度学习模型的股票趋势预测方法,包括以下步骤: 步骤1:数据预处理 选择股票市场的股票数据进行分析与验证,整体数据集分为训练集和测试集; 步骤1.1:特征选择和归一化 所述特征为交易数据和技术指标,交易数据需要进行归一化处理;技术指标是由交易数据计算获得,在计算过程中已经包含归一化过程; ...
预训练模型是基于序列到序列框架的基于注意力机制的CNN-LSTM模型,其中基于注意力机制的CNN作为编码器,双向LSTM作为解码器。该模型首先利用卷积操作提取原始股票数据的深层特征,然后利用长短期记忆网络挖掘长期时间序列特征,最后采用XGBoost模型进行微调,从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。我们所提出的基于注意力机制的...