本文以2012—2019年滬深300指數(shù)為樣本,利用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)滬深300指數(shù)的漲跌方向進(jìn)行預(yù)測(cè)。在多時(shí)間尺度上分別運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長(zhǎng)短時(shí)記憶模型進(jìn)行特征提取后,通過(guò)將不同時(shí)間尺度上的特征矩陣進(jìn)行拼接而得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。在使用不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)超參數(shù)調(diào)整模型結(jié)構(gòu)后,將預(yù)測(cè)效果與其他模型進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)本文提出的多時(shí)間尺度CNN-LSTM模型能夠有效改善對(duì)滬深300指數(shù)漲跌預(yù)測(cè)的效果,并在交易回測(cè)中獲得盈利。本文的研究豐富了金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析的方法,既能為投資者提供決策參考,也有助于提升對(duì)金融市場(chǎng)規(guī)律的認(rèn)知。 

【文章來(lái)源】：武漢金融. 2020,(09)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

其中，Wo代表sigmoid激活函數(shù)層的權(quán)重參數(shù)；bo代表sigmoid激活函數(shù)層的偏置參數(shù)；ot代表sigmoid激活函數(shù)層的輸出；ht代表該時(shí)刻記憶單元的輸出，即隱含狀態(tài)。四、實(shí)證分析

(5)Dropout層。Dropout層的作用為在每一次迭代訓(xùn)練中隨機(jī)地從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中凍結(jié)一部分隱含層的神經(jīng)元，并通過(guò)這樣的方式降低神經(jīng)元之間的關(guān)聯(lián)性以及模型的復(fù)雜度，從而達(dá)到正則化的效果。本模型中使用0.2的Dropout比例。(6）輸出層。使用僅含有1個(gè)神經(jīng)元的全連接層對(duì)上一層的輸出進(jìn)行處理，得到最終的輸出，即模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。該輸出為滬深300指數(shù)下一交易日上漲的概率。當(dāng)上漲概率超過(guò)0.5時(shí)即認(rèn)為預(yù)測(cè)的結(jié)果為上漲，反之則視為下跌。

【參考文獻(xiàn)】：
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