基于多因子與多變量長短期記憶網絡的股票價格預測
作者：裴大衛; 朱明 中國科學技術大學信息科學技術學院自動化系; 合肥230027
摘要：近年深度學習方法在金融領域受到廣泛應用,尤其推動了股票價格預測的發展.本文針對一般股票價格預測中的單變量長短期記憶網絡存在的準確率與魯棒性不佳的問題,將經濟學領域的量化選股策略中的多因子模型思想引入到股票價格預測中,計算股票的多因子并以其作為預測模型的輸入特征.同時為了使模型適應多因子輸入,因此在單變量長短期記憶網絡的基礎上建立了一個多變量長短期記憶網絡股票價格預測模型.實驗結果表明,隨著多因子模型的引入,不僅提升了長短期記憶網絡股票價格預測的準確率,同時在一定程度上也帶來了更好的模型魯棒性.
注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社。
計算機系統應用雜志
計算機系統應用雜志， 月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創新性，刊載內容涉及的欄目：IT管理論壇、系統建設、網絡通信、技術研討、開發園地等。于1991年經新聞總署批準的正規刊物。
- 統計源期刊
- 1-3個月審核
