分析并預(yù)測股票市場中板塊指數(shù)的漲跌是自股票市場創(chuàng)立以來,受到持續(xù)關(guān)注的研究熱點之一。但由于股票市場具有非線性的時序特征,使得這一研究方向進展得頗為坎坷。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恰好在一定程度上可以捕捉非線性特征,這給研究帶來了一種可能的途徑。本文基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)和全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCNN)設(shè)計模型,將大盤行情指數(shù)、關(guān)聯(lián)板塊指數(shù)和金融板塊三個方面的歷史價格和成交量以及十年期國債收益率的歷史價格作為輸入,對TDX金融行業(yè)指數(shù)漲跌的走勢進行研究。實證結(jié)果表明使用39天的先驗數(shù)據(jù)使得走勢預(yù)測效果最優(yōu),達到了理想的預(yù)測效果,且沒有出現(xiàn)過擬合。

【文章頁數(shù)】：8 頁


本文編號：3875563