摘要：近年深度學(xué)習(xí)方法在金融領(lǐng)域受到廣泛應(yīng)用,尤其推動(dòng)了股票價(jià)格預(yù)測(cè)的發(fā)展.本文針對(duì)一般股票價(jià)格預(yù)測(cè)中的單變量長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)存在的準(zhǔn)確率與魯棒性不佳的問(wèn)題,將經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的量化選股策略中的多因子模型思想引入到股票價(jià)格預(yù)測(cè)中,計(jì)算股票的多因子并以其作為預(yù)測(cè)模型的輸入特征.同時(shí)為了使模型適應(yīng)多因子輸入,因此在單變量長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上建立了一個(gè)多變量長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)股票價(jià)格預(yù)測(cè)模型.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,隨著多因子模型的引入,不僅提升了長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)股票價(jià)格預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率,同時(shí)在一定程度上也帶來(lái)了更好的模型魯棒性.