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...
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...
_LSTM/Informer/ARIMA/Pandas/Transformer 唐宇迪的AI小助理 1201 17 只需半天就能搞定的【时间序列预测任务】项目实战,华理博士精讲LSTM、Informer、ARIMA模型、Pandas、股票预测,学不会UP主下跪!附课件+源码 迪哥带你学AI 3911 4 强推!【时间序列预测三大算法】这可能是B站最通俗易懂的时间序列预测算法教程!只需...
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...
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):...
CNN-LSTM模型结合了CNN和LSTM的优点,CNN-LSTM网络模型如图1所示,本文使用的CNN-LSTM模型的第一部分是由卷积层和最大值组成的CNN部分池化层,对原始数据进行预处理并输入CNN卷积层,利用卷积核自适应提取生命特征,卷积层将遍历输入信息,将卷积核权重与局部序列进行卷积运算体管信息得到初步的特征矩阵,比原始序列数据(矩阵...
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 ...
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...
股票预测(数据为招商银行在A股的数据,模型为CNN_LSTM_Attention,编程语言为python,代码和数据均在压缩包里,可以直接运行,并使用MAE/MSE/MAPE/涨跌准确率作为指标) 深度学习奋斗者 2 人赞同了该文章 1.数据介绍(考虑开盘价格,最高价格、最低价格,收盘价格等因素,预测未来的每天收盘价格): 2. 效果 训练集的预测值...
分类号:F810 学校代码:10697 密级:公开 学号:201931207 专业学位硕士论文 SPECIALIZED MASTER ’S DISSERTATION 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 ...