上传者: weixin_43693967
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上传时间:2023/2/23 2:23:41
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基于LSTM的股票价格预测_数据+代码+报告
压缩包内含:基于LSTM的股票价格预测_数据+代码+报告,可以最为数据挖掘的大作业。
股票作为人民金融投资的普遍方式,如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。
要想在股票买卖中赚钱便要掌握股票的走势,因此股票价格预测工作引起社会及学术界的广泛关注。
股票的走势随市场变动,而且受诸多因素影响,如国际环境,政策变化,行业发展,市场情绪等等,这使得股民很难预测股票的走势。
理论上,根据股票以往的价格走势,可以预测股票的未来走势。
因为股票预测是高度非线性的,这就要预测模型要能够处理非线性问题,并且,股票具有时间序列的特性,因此适合用循环神经网络对股票进行预测。
虽然循环神经网络(RNN),允许信息的持久化,然而,一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱,在时间序列过长的时候,因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。
Hochreiter和Schmidhuber提出的长短期记忆(LongShort-TermMemory,LSTM)模型在RNN结构的基础上进行了改造,从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。
因此,本文基于LSTM实现一个股票价格预测模型。
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