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摘要:
现有文献中主要讨论了传统机器学习方法在股票预测上的应用,对于循环神经网络尝试较少且均未在日级以下数据上尝试预测。本文采用标普500每分钟数据来预测股票价格,利用循环神经网络做模型构建,分别对未来一分钟和十分钟不同时间区间做出预测,从而说明分钟级股价的规律性。
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文献信息
篇名 循环神经网络股票预测
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 股价预测 循环神经网络 标普500 时间区间 分钟级股价
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 171-172
页数 2页 分类号 TP183
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王子玥 5 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
股价预测
循环神经网络
标普500
时间区间
分钟级股价
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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