為了更好地研究股指預測問題,提出了基于特征選取與LSTM模型的股指預測方法,該方法從優(yōu)化特征參數選取角度對模型預測能力進行提升,包含全面選取特征參數、應用系統(tǒng)聚類法進行特征分類、應用主成分分析對分類特征進行降維三個步驟。在實證論證中,應用LSTM模型對納斯達克股票指數數據和標普500指數數據進行預測,實驗結果表明所提出的方法計算量小,預測結果在速度和準確度兩方面分析均得到顯著提升。

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