基于深度学习LSTM神经网络的全球股票指数预测研究

论文摘要

作为深度学习技术的经典模型之一,长短期记忆(LSTM)神经网络在挖掘序列数据长期依赖关系中极具优势。基于深度神经网络优化技术,本文构造了一个深层LSTM神经网络并将其应用于全球30个股票指数三种不同期限的预测研究,结果发现:①LSTM神经网络具有很强的泛化能力,对全部指数不同期限的预测效果均很稳定;②相比三种对照模型(SVR、MLP和ARIMA),LSTM神经网络具有优秀的预测精度,其对全部指数的平均预测精度在不同期限上均有提升;③LSTM神经网络能够有效控制误差波动,相比三种对照模型,其对全部指数的平均预测稳定度在不同期限上亦均有提高。鉴于LSTM神经网络在预测精度和稳定度两方面的优势,其未来在金融预测等方向将有广阔的应用前景。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨青,王晨蔚

关键词: 神经网络,深度学习,股票指数预测

来源: 统计研究 2019年03期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,经济与管理科学

专业: 金融,证券,投资

单位: 复旦大学金融研究院,复旦大学经济学院

基金: 国家自然科学基金项目“中国债务资本市场的功能,结构和发展研究”(71661137008)的资助

分类号: F831.51

DOI: 10.19343/j.cnki.11-1302/c.2019.03.006

页码: 65-77

总页数: 13

文件大小: 236K

下载量: 3040

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标签：神经网络论文;  深度学习论文;  股票指数预测论文;