提出采用變步長雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(BLSTM)集成學(xué)習(xí)方法學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)中股票價(jià)格變動(dòng)的規(guī)律.針對股票漲跌變化的預(yù)測改進(jìn)均方誤差(MSE)損失函數(shù),采用簡易的模擬交易盈利評價(jià)指標(biāo)以更好地度量預(yù)測模型在金融市場中的期望表現(xiàn).通過前10～50步長的數(shù)據(jù)訓(xùn)練BLSTM,預(yù)測下1min各股票的漲跌變化.實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了不同數(shù)據(jù)預(yù)處理下,改進(jìn)損失函數(shù)的有效性及變步長集成方法相對于單一網(wǎng)絡(luò)的有效性.

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 預(yù)測模型
    1.1 雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
    1.2 變步長集成方法
    1.3 MLP和RNN
2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3 損失函數(shù)
4 評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    5.2 實(shí)驗(yàn)分析
6 結(jié)論



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