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基于LSTM的改进库存预测方法。 (中文)。英文摘要) Zbl 1463.91142号

摘要:针对基于长短期记忆的股票预测方法普遍存在的预测滞后问题,提出了一种改进的基于LSTM的股票预测算法。首先,通过多维向量输入,选择与待预测股价相关系数较高的其他公司的每日收盘价,并将待预测股票的价格数据作为模型的输入向量。其次,通过特征工程,选择不同的特征向量作为输入向量,得到了显著减少预测滞后的特征向量组合。最后,通过新闻情感分析,将情感分析应用于与待预测公司相关的新闻文本,并将情感得分作为一个输入向量。对腾讯公司股票的预测实验结果表明,新方法不仅大大提高了预测滞后性,而且提高了预测精度。

MSC公司:

91G15型 金融市场
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
62M20型 随机过程推断和预测
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全文: 内政部