基于LSTM深度学习的股市预测研究

• 作者: 莫洁安
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: LSTM 股市预测
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 6-7
• 页数: 2页
• 字数: 1692字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2018.07.003

摘要

本文研究基于LSTM深度学习的股市预测问题,对股市运行状况进行研究,利用LSTM模型对时间序列数据的非线性关系处理的优势,运用python3基于Keras库进行实证研究,对深证指数进行了研究,其预测效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	莫洁安		2	3	1.0	1.0