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基于LSTM神经网络——马氏链的股票价格预测
摘 要:
股票价格
预测
一直受到人们的广泛关注。本文基于长短期记忆网络(LSTM)和马尔科夫链(马氏链)构建了一个新的股价预测模型。以2019年1月2日到2020年10月30日大湾区指数成分股华侨城A(000069)的日收盘价为实证分析对象,先利用LSTM神经网络进行预测,然后运用马氏链模型对其残差进行校正。经测试发现,LSTM神经网络-马氏链模型预测比单一的LSTM神经网络更接近实际。最后,对股价的涨跌趋势及运动周期进行了长期预测。
作 者:
蒙懿;徐庆娟;
单 位:
南宁师范大学数学与统计学院
关键字:
股价预测;LSTM神经网络;马尔科夫链;
页 码:
3-6
出 处:
时代金融
-
2021年11期
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