分析并預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)中板塊指數(shù)的漲跌是自股票市場(chǎng)創(chuàng)立以來(lái),受到持續(xù)關(guān)注的研究熱點(diǎn)之一。但由于股票市場(chǎng)具有非線性的時(shí)序特征,使得這一研究方向進(jìn)展得頗為坎坷。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恰好在一定程度上可以捕捉非線性特征,這給研究帶來(lái)了一種可能的途徑。本文基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)和全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCNN)設(shè)計(jì)模型,將大盤行情指數(shù)、關(guān)聯(lián)板塊指數(shù)和金融板塊三個(gè)方面的歷史價(jià)格和成交量以及十年期國(guó)債收益率的歷史價(jià)格作為輸入,對(duì)TDX金融行業(yè)指數(shù)漲跌的走勢(shì)進(jìn)行研究。實(shí)證結(jié)果表明使用39天的先驗(yàn)數(shù)據(jù)使得走勢(shì)預(yù)測(cè)效果最優(yōu),達(dá)到了理想的預(yù)測(cè)效果,且沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)擬合。

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