處于經(jīng)濟信息中心位置的股票市場,經(jīng)過一系列的交易,匯集了眾多領(lǐng)域的商業(yè)信息,對股票的未來狀況進行預(yù)測一直是股市參與者關(guān)注的熱點。在股票的眾多指標中,價格是最直接的指標之一。對股票價格進行預(yù)測對股市參與者有重要意義,一方面它能使投資者合理配置資源進行理性投資,另一方面它能促進股票價格合理波動,發(fā)揮經(jīng)濟晴雨表功能。但股票市場受諸多因素的影響,價格數(shù)據(jù)展現(xiàn)出非平穩(wěn)、非線性、高度嘈雜等特征,如何合理運用這些特征找到合適方法進行預(yù)測始終是一個值得不斷探索研究的問題。本文以滬深300指數(shù)日收盤價數(shù)據(jù)為研究對象,采用三種方式對其建模預(yù)測。一、對非平穩(wěn)的收盤價數(shù)據(jù)建立ARIMA模型。收盤價經(jīng)過一階差分之后變?yōu)槠椒�(wěn)時間序列,因此可以建立ARIMA模型進行預(yù)測。二、對非平穩(wěn)的收盤價數(shù)據(jù)建立LSTM模型。不再關(guān)注收盤價數(shù)據(jù)是否平穩(wěn),選用對數(shù)據(jù)無要求的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——長短時記憶網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測。由于所研究對象為一維數(shù)據(jù),因此預(yù)測窗口長度的選取由收盤價的自相關(guān)系數(shù)決定。三、對收盤價數(shù)據(jù)進行分解,建立LSTM-ARM4A模型。采用奇異譜分析將收盤價分解為相互獨立的趨勢項和波動項,趨勢項非平穩(wěn),對其建立LSTM模型,波... 

【文章來源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．２．１－１循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典型結(jié)構(gòu)示意圖??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???看做是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個隱藏單元。??在／時刻，輸入層的輸入信息尤被循環(huán)體Ａ讀取，經(jīng)過一系列處理，在輸出層??輸出一個值／７，，同時Ａ的狀態(tài)值會從當前時刻傳遞到下一時刻。也就是說，Ａ的輸??入除了來自輸入層的輸入數(shù)據(jù)，還有來自上一時刻Ａ的輸出。理論上講，一個完整??的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以看做是同一個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)被無限運行的結(jié)果。圖３．２．１－２展示了將??圖３．２．１－１按時間先后展開的樣子。??？?？?？?？?？??Ａ?Ａ?丄?４．??＾?Ａ?＝?Ａ?￣？?Ａ?—？；?Ａ?＇?Ａ??ｄ）?ｄ）?ｄ）?…?（｜）??圖３．２．１－２循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按時間先后展開圖??３．２．２長短時記憶網(wǎng)絡(luò)簡介??盡管ＲＮＮ可以利用歷史的信息來輔助當前的決策，但是＿的決策結(jié)果主要??還是依賴于最后一段時間內(nèi)輸入的信息，即對最后輸入的一些信號記憶更深，更早??之前的信號會隨著時間的推遲而變得強度越來越低、輔助的作用越來越弱。＿的??這種特性，引起了人們對長期依賴（Ｌｏｎｇ－Ｔｅｒｍ?Ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｉｅｓ）問題的關(guān)注。長短時??記憶網(wǎng)絡(luò)（Ｌｏｎｇ?Ｓｈｏｒｔ?Ｔｅｒｍ?Ｍｅｍｏｒｙ，ＬＳＴＭ）的出現(xiàn)，為長期依賴問題提供了解決??辦法。??ＬＳＴＭ?結(jié)構(gòu)由?Ｓｅｐｐ?Ｈｃｃｈｒｅｉｔｅｒ?和?Ｊｕｒｇｅｎ?Ｓｃｈｍｉｄｈｕｂｅｒ?于?１９９７?年提出，與普通的??ＲＮＮ相比，ＬＳＴＭ能夠在數(shù)據(jù)量更大的序列中訓(xùn)練出更適宜的模型。??ＬＳＴＭ可以被歸為門控ＲＮＮ類中，在一個整體的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，除了外部??的ＲＮＮ大循環(huán)（循環(huán)體是ＬＳＴＭ）外，還需要考慮ＬＳＴＭ本身單元“細胞”之間??的自循環(huán)，這個自

圖３．２．２－１在ＲＮＮ中使用ＬＳＴＭ作為循環(huán)體??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于奇異譜對氣象站點信號的自適應(yīng)分析及短期預(yù)報[J]. 姜君.  工業(yè)控制計算機. 2019(08)
[2]基于奇異譜分析的短期電價預(yù)測[J]. 殷豪,曾云,孟安波,劉哲.  電力系統(tǒng)保護與控制. 2019(01)
[3]LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票價格趨勢預(yù)測中的應(yīng)用——基于美港股票市場個股數(shù)據(jù)的研究[J]. 鄧鳳欣,王洪良.  金融經(jīng)濟. 2018(14)
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[5]基于ARIMA模型的短期股票價格預(yù)測[J]. 吳玉霞,溫欣.  統(tǒng)計與決策. 2016(23)
[6]一種時間序列分解的衛(wèi)星周期性參數(shù)預(yù)測方法[J]. 周楓,皮德常.  計算機科學(xué). 2016(02)
[7]ARIMA和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的股票價格預(yù)測研究[J]. 俞國紅,楊德志,叢佩麗.  計算機工程與應(yīng)用. 2013(18)
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博士論文
[1]金融時間序列的長記憶特性及預(yù)測研究[D]. 王文靜.天津大學(xué) 2009

碩士論文
[1]基于EEMDLSTM模型的滬深300指數(shù)預(yù)測研究[D]. 李晨亮.北京交通大學(xué) 2019
[2]基于奇異譜分析的ARMA-SVR模型在股指預(yù)測中的應(yīng)用[D]. 袁金銘.山東大學(xué) 2019
[3]RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票指數(shù)價格預(yù)測模型的研究與應(yīng)用[D]. 柏萬寬.重慶大學(xué) 2018
[4]中國股票市場的長期記憶性與趨勢預(yù)測研究[D]. 張欠.暨南大學(xué) 2017
[5]基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的美股股指價格趨勢預(yù)測模型的研究[D]. 孫瑞奇.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 2016



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