基于LSTM对股票走势的预测研究

针对目前我国抱团股的走势和发展问题,利用时序序列的基本特点,使用了基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的方式对股票的涨跌进行了预测。首先,从股票的涨跌问题对股票的信息进行分类,将股票的预测问题转化为函数问题进行分析,然后,以股票历史交易信息作为输入,利用神经网络训练历史信息得到模型,最后对涨跌进行基本预测。实验结果表明,所使用的方法对于单纯预测股票的涨跌能够有一定的效果。