基于LSTM算法与股票历史数据的股票价格预测

股票价格的准确预测一直是金融领域关注的焦点之一。传统的股票预测方法通常依赖于k线图、十字线等方法,然而仅依靠传统方法分析前一天的价格来预测股票走向存在较大的局限性。为了进一步提升股票价格预测的精度和可靠性,本文提出了一种基于长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Networks, LSTM)的股票价格预测模型。通过LSTM算法处理时序数据的优势捕捉价格数据中的复杂模式和非线性关系,挖掘股票历史价格数据中隐藏的波动信息,为股票价格预测领域的研究和实践提供了新的思路和方法。此外,为进一步获取最优的模型参数量,本文以平安银行2019年1月至12月的开盘价和收盘价数据为样本进行实验。实验结果表明,基于LSTM算法的股票价格预测准确率可达78.2%;历史股票价格序列数为5时,模型的预测精度最高。

《新加坡调解公约》背景下完善我国民商事调解机制的探索

2019年,《新加坡调解公约》(以下简称《公约》)在新加坡正式签订并发布,该《公约》对现存的国际调解机制进行了填充,对国际经济的发展起到了至关重要的作用。同时也加快了我国民商事调解业务在新时代的发展步伐。基于《公约》给我国带来广泛而深远的积极影响,我国致力于《公约》的实施和推广。我国民商事调解存在基本法缺位、机构和人员专业性不足、调解模式主导性较强和和解协议执行难度大等问题,这些问题给我国很好地适用《公约》带来了挑战。我国可以尝试通过加强调解的相关立法、推动调解机构建设、提升调解员的专业素养和增强和解协议的执行机制等方式来更好地同《公约》接轨,为中国能够更好地参与全球治理和加强涉外法治建设提供坚实的法治保障。

乡村振兴背景下完善基层法律服务体系探索

法治乡村的建设,对于乡村振兴和全面依法治国的实现发挥着难以替代的重要作用。随着农村经济的逐步发展,乡村对法律服务的需求呈现出增长态势,但农村基层法律服务供给并未出现明显增长,法律服务供需矛盾仍然突出,加之乡村社会呈现出的复杂性和开展农村调研的难度较大,农村领域基层法律服务体系建设的理论成果显得较为薄弱。文章通过对乡村基层法律服务现状的分析,以期完善乡村基层法律服务体系,促进乡村经济的发展和全面依法治国。