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基于H-LSTM模型的沪深300指数价格预测研究
被引量：
5
1
作者
马超群
杨竟澜
+1 位作者
任奕帅
谢志斌
《计量经济学报》
2021年第2期437-451,共15页
股指价格变动反映了权益类市场的走势情况,是重要的金融行情指标之一,一直备受学术界与业界的关注.基于2006年1月至2019年3月的沪深300指数数据,通过构建混合信息提取器的长短期记忆神经网络模型(H-LSTM),对股票指数价格进行预测.结果表...
股指价格变动反映了权益类市场的走势情况,是重要的金融行情指标之一,一直备受学术界与业界的关注.基于2006年1月至2019年3月的沪深300指数数据,通过构建混合信息提取器的长短期记忆神经网络模型(H-LSTM),对股票指数价格进行预测.结果表明:采用分批预测、逐点后推、控制涨跌幅度策略以及增加网络输入变量数量、减少预测的时间宽口,可以显著提升LSTM对价格预测的精准度;基于混合信息提取器方法对沪深300指数价格的运行特征提取效果要优于主成分分析、稀疏自编码和t-SNE等方法.
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关键词
价格预测
h
-
lstm
模型
沪深300指数
特征提取
原文传递
题名
基于H-LSTM模型的沪深300指数价格预测研究
被引量：
5
1
作者
马超群
杨竟澜
任奕帅
谢志斌
机构
湖南大学工商管理学院
湖南大学公共管理学院
中国银联股份有限公司
出处
《计量经济学报》
2021年第2期437-451,共15页
基金
国家自然科学基金(71850012)
国家社会科学基金(19AZD014)
+1 种基金
湖南省科技厅重大专项(2018GK1020)
湖南省社会科学成果评审委员会一般项目(XSP21YBC087)
文摘
股指价格变动反映了权益类市场的走势情况,是重要的金融行情指标之一,一直备受学术界与业界的关注.基于2006年1月至2019年3月的沪深300指数数据,通过构建混合信息提取器的长短期记忆神经网络模型(H-LSTM),对股票指数价格进行预测.结果表明:采用分批预测、逐点后推、控制涨跌幅度策略以及增加网络输入变量数量、减少预测的时间宽口,可以显著提升LSTM对价格预测的精准度;基于混合信息提取器方法对沪深300指数价格的运行特征提取效果要优于主成分分析、稀疏自编码和t-SNE等方法.
关键词
价格预测
h
-
lstm
模型
沪深300指数
特征提取
Keywords
price forecasting
h
-
lstm
model
CSI300
feature extraction
分类号
F224 [经济管理—国民经济]
F832.51
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于H-LSTM模型的沪深300指数价格预测研究
马超群
杨竟澜
任奕帅
谢志斌
《计量经济学报》
2021
5
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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