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深度学习在股票预测中的应用研究
被引量:
2
1
作者
韩金辰
路顺豫
+3 位作者
孙楠
商杰
张钰珂
鲍治国
《信息技术与信息化》
2023年第9期190-193,共4页
自股市诞生以来,金融学家和社会学家都将股票市场的发展作为评价某个国家或者区域发达水平的一项标准。越来越多的研究者参与到对股价预测方法的探索中,希望对其价值走向做出准确判断,并揭示股市运作原理。对目前广泛应用于股价预测的...
自股市诞生以来,金融学家和社会学家都将股票市场的发展作为评价某个国家或者区域发达水平的一项标准。越来越多的研究者参与到对股价预测方法的探索中,希望对其价值走向做出准确判断,并揭示股市运作原理。对目前广泛应用于股价预测的各种研究方法进行综述,针对传统股票预测技术以及全部以深度学习为基础的股票预测技术进行了相关具体的阐述,并且对于全部以深度学习为基础的股票预测技术进行分类,阐述了基于CNN、LSTM、GRU的预测方式和其扩展方式;接着对各种方法的优缺点进行分析总结,并浅析该领域研究未来可能的发展方向,希望能使读者全面认识该领域的现状。
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关键词
股价预测
深度学习
卷积式神经网络
长短期记忆
系统
门控循环系统
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职称材料
题名
深度学习在股票预测中的应用研究
被引量:
2
1
作者
韩金辰
路顺豫
孙楠
商杰
张钰珂
鲍治国
机构
河南财经政法大学
宇通客车股份有限公司
洛阳师范学院
出处
《信息技术与信息化》
2023年第9期190-193,共4页
文摘
自股市诞生以来,金融学家和社会学家都将股票市场的发展作为评价某个国家或者区域发达水平的一项标准。越来越多的研究者参与到对股价预测方法的探索中,希望对其价值走向做出准确判断,并揭示股市运作原理。对目前广泛应用于股价预测的各种研究方法进行综述,针对传统股票预测技术以及全部以深度学习为基础的股票预测技术进行了相关具体的阐述,并且对于全部以深度学习为基础的股票预测技术进行分类,阐述了基于CNN、LSTM、GRU的预测方式和其扩展方式;接着对各种方法的优缺点进行分析总结,并浅析该领域研究未来可能的发展方向,希望能使读者全面认识该领域的现状。
关键词
股价预测
深度学习
卷积式神经网络
长短期记忆
系统
门控循环系统
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度学习在股票预测中的应用研究
韩金辰
路顺豫
孙楠
商杰
张钰珂
鲍治国
《信息技术与信息化》
2023
2
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