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比较分析深度学习方法在沪深300指数价格预测的研究
1
作者
王佳帅
陈立波
《数据挖掘》
2022年第2期173-181,共9页
沪深300指数价格变动反映市场股票价格变动趋势,是投资者最关注的问题之一。如何构建合适的模型拟合价格时间序列变成了解决这一问题的关键之处。本文探究了不同深度学习方法对于价格的预测情况,分析得到几点探索性建议。实证分析中,数...
沪深300指数价格变动反映市场股票价格变动趋势,是投资者最关注的问题之一。如何构建合适的模型拟合价格时间序列变成了解决这一问题的关键之处。本文探究了不同深度学习方法对于价格的预测情况,分析得到几点探索性建议。实证分析中,数据选择沪深300指数2016年3月至2021年3月的价格数据,包括每日开盘价、最高价、最低价、收盘价四个数据特征共1218条数据,并对不同模型预测结果通过评价性指标进行对比分析。结果表明,对于数据信息利用更充分的模型,预测效果更好。
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关键词
沪深300指数价格
深
度学习方法
评价性指标
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职称材料
题名
比较分析深度学习方法在沪深300指数价格预测的研究
1
作者
王佳帅
陈立波
机构
长沙理工大学数学与统计学院
出处
《数据挖掘》
2022年第2期173-181,共9页
文摘
沪深300指数价格变动反映市场股票价格变动趋势,是投资者最关注的问题之一。如何构建合适的模型拟合价格时间序列变成了解决这一问题的关键之处。本文探究了不同深度学习方法对于价格的预测情况,分析得到几点探索性建议。实证分析中,数据选择沪深300指数2016年3月至2021年3月的价格数据,包括每日开盘价、最高价、最低价、收盘价四个数据特征共1218条数据,并对不同模型预测结果通过评价性指标进行对比分析。结果表明,对于数据信息利用更充分的模型,预测效果更好。
关键词
沪深300指数价格
深
度学习方法
评价性指标
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
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1
比较分析深度学习方法在沪深300指数价格预测的研究
王佳帅
陈立波
《数据挖掘》
2022
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