金融市場瞬息萬變,受金融市場、政治因素等多方面的影響,使得金融數(shù)據(jù)也具有極大的不確定性。然而,金融數(shù)據(jù)的預(yù)測分析、預(yù)測建模卻具有重要意義,從宏觀的層面上講,有效預(yù)測金融數(shù)據(jù)的變化和走勢有利于國家制定國家發(fā)展戰(zhàn)略和經(jīng)濟(jì)發(fā)展策略;從中觀的層面上講,能夠洞悉金融數(shù)據(jù)的變化有利于企業(yè)規(guī)劃經(jīng)營戰(zhàn)略,取得市場競爭優(yōu)勢;從微觀的層面上講,個(gè)體投資者為了獲得利益,在進(jìn)行投資決策前會(huì)關(guān)注歷史的數(shù)據(jù)變化和行業(yè)或公司的發(fā)展。金融數(shù)據(jù)的變化時(shí)時(shí)刻刻被大眾關(guān)注,金融數(shù)據(jù)預(yù)測問題仍是亟需探索的并與個(gè)體、國家息息相關(guān)的問題。多年來,大量的學(xué)者關(guān)注著量化投資問題,其伴隨而來的是金融數(shù)據(jù)預(yù)測模型的不斷提出和改進(jìn)。近幾年來,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于金融市場變化預(yù)測方面,而傳統(tǒng)的時(shí)間序列模型也在這方面歷久不衰,依舊被廣泛的應(yīng)用。本文創(chuàng)新的提出用傳統(tǒng)的時(shí)間序列模型改進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型的方案。本文著眼于基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的金融數(shù)據(jù)預(yù)測模型的改進(jìn)問題,以平安銀行的股價(jià)數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)對象,應(yīng)用R語言、python工具進(jìn)行實(shí)驗(yàn)?zāi)M。通過分析金融數(shù)據(jù)的特性、LSTM的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),得到金融數(shù)據(jù)存在高噪聲非線性、LSTM參數(shù)選取受主觀意識(shí)影響的問... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

LSTM單元結(jié)構(gòu)示意圖

天預(yù)測

0天預(yù)測


本文編號(hào)：3050423