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隨著經(jīng)濟(jì)和科技的快速發(fā)展，股市已成為當(dāng)前金融市場的重要組成部分。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理非線性、高噪聲波動性強的股票時序預(yù)測問題時存在局限性，而近年來深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起，給股彯趨勢預(yù)測問題提供了新的解決方案。采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ Long short- Term Memory，LSTM）來處理長距離的股票時序問題，構(gòu)建了一個多類別特征體系作為長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行訓(xùn)練，包括常用技術(shù)指標(biāo)、多種關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點特征和個股真實事件信息等。同時，通過實驗全面分析了各類特征對股票趨勢預(yù)測的有效程度，對比結(jié)果表明了多類別特征體系在預(yù)測中的良妤表現(xiàn)，其能夠達(dá)到68.77%的短期漲跌預(yù)測準(zhǔn)確率。另外還將LSTM與CNN，RNN和MLP等模型進(jìn)行了比較，實驗結(jié)果表明LSTM在解決該時序預(yù)測問題上優(yōu)于其他模型。
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