基于LSTM神经网络的股票价格预测研究

• 作者: 矫丰霞
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 关键词: 长短时记忆网络 LSTM 股票价格预测
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论坛
• 页码范围: 220-222
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2021.03.66

摘要

股票市场的行情波动一直都是股民关注的重点,同时对股票价格的涨跌进行预测也是学者们研究的热点,但股票市场具有非线性波动的特点,导致预测准确率不理想.长短时记忆网络LSTM在处理时间序列文本上具有一定的优势,因此本文提出一种基于LSTM神经网络的预测方法,对沪深300指数的收盘价进行预测.实验结果表明,LSTM模型对于股票价格预测有显著的效果.