發(fā)布時間：2020-04-12 05:31

【摘要】：股市是國家經(jīng)濟的重要組成部分,隨著近年來人民生活水平的提高,進行股票投資的人不斷增多。股票預(yù)測是每個投資者都在進行嘗試的一項研究,普通投資者通過技術(shù)分析手段確認選股進行交易,技術(shù)分析師通過基本面、技術(shù)面和消息面多方結(jié)合進行推薦,而科研人員則是通過建立數(shù)學(xué)模型來對股票數(shù)據(jù)進行分析。隨著深度學(xué)習(xí)的爆發(fā)以及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時間序列中取得良好的表現(xiàn),LSTM作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的經(jīng)典模型受到了廣泛的關(guān)注,具有廣闊的應(yīng)用前景。股票數(shù)據(jù)表現(xiàn)為經(jīng)典的金融時間序列,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股票數(shù)據(jù)進行預(yù)測是近年來的研究熱點。隨著算法交易、量化投資等理念的興起,越來越多的人開始利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股票數(shù)據(jù)進行預(yù)測。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層的構(gòu)建至今沒有較好的指導(dǎo)理論,眾多研究人員都是依靠自己摸索,或者在前人的經(jīng)驗上獲取模型的結(jié)構(gòu)以及參數(shù)設(shè)置。本文基于“歷史總會重演”的觀點,對同行業(yè)中的股票間常出現(xiàn)“同漲同跌”現(xiàn)象進行研究,通過結(jié)合Pearson相關(guān)系數(shù)和動態(tài)時間規(guī)整兩種算法來對股票相關(guān)性特征的提取進行設(shè)計。在線性關(guān)系中利用Pearson對股票中存在的長、短周期進行獲取,而在非線性關(guān)系中則利用動態(tài)時間規(guī)整,并將獲取到的信息轉(zhuǎn)化為相關(guān)性特征。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了結(jié)合相關(guān)性特征的LSTM股票預(yù)測方法,利用Dense、PReLU、Dropout等多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)構(gòu)構(gòu)造出多種不同的LSTM模型,并探討了不同模型結(jié)構(gòu)及參數(shù)設(shè)置的股票預(yù)測效果。實驗結(jié)果表明,本文提出的分類預(yù)測方法比傳統(tǒng)的SVM、BP模型在正確率有3%以上的改進;而回歸預(yù)測方法則比傳統(tǒng)的LinearRegression、BP模型在RMSE、R~2、誤差值以及自設(shè)計的盈利值等多個指標上均有更好表現(xiàn)。
【圖文】：

Williams[45]于 1986 年改進的 BP 算法是了非線性分類和學(xué)習(xí)的問題，使得人工神網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增大時會出現(xiàn)“梯度消失”問題與其學(xué)生 Ruslan Salakhutdinov 的文章給次引起了眾多學(xué)者的關(guān)注和研究。近十年名的 ImageNet 圖像識別大賽中，深度學(xué)ce 項目取得成功，推動了應(yīng)用落地；201現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的計算推理能力。伴深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域之中，現(xiàn)實生活之中也逐漸腦結(jié)構(gòu)而設(shè)計出來的模型，每個單元稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一般分為三層：輸入層、隱 2.1 所示：

圖 2.2 sigmoid 函數(shù)圖下幾個重要的概念：n）也可稱為節(jié)點，，指的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本的計中神經(jīng)元中的數(shù)值代表其輸出。經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，最左邊的一列神經(jīng)單元統(tǒng)稱為輸 Bias；最右邊的一列神經(jīng)單元統(tǒng)稱為輸出層的稱為隱藏層，對應(yīng)的是運算過程中的特征是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一個重要的概念，在神經(jīng)網(wǎng)權(quán)重的數(shù)值進行調(diào)整，使得計算結(jié)果盡可能是神經(jīng)元運算的一個截距，控制著函數(shù)偏離ivation）通過仿造生物神經(jīng)細胞的反應(yīng)，神經(jīng)判斷，從而輸出正確的分類。激活函數(shù)一般
【學(xué)位授予單位】：廣州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F832.51

【參考文獻】

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本文編號：2624341