基于多因子與多變量長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的股票價格預(yù)測
作者：裴大衛(wèi); 朱明 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院自動化系; 合肥230027
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,尤其推動了股票價格預(yù)測的發(fā)展.本文針對一般股票價格預(yù)測中的單變量長短期記憶網(wǎng)絡(luò)存在的準(zhǔn)確率與魯棒性不佳的問題,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格預(yù)測中,計算股票的多因子并以其作為預(yù)測模型的輸入特征.同時為了使模型適應(yīng)多因子輸入,因此在單變量長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上建立了一個多變量長短期記憶網(wǎng)絡(luò)股票價格預(yù)測模型.實驗結(jié)果表明,隨著多因子模型的引入,不僅提升了長短期記憶網(wǎng)絡(luò)股票價格預(yù)測的準(zhǔn)確率,同時在一定程度上也帶來了更好的模型魯棒性.
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計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用雜志
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