基于LSTM模型的股票价格预测研究

基于LSTM模型的股票价格预测研究

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/newlw/article/details/139613287

随着金融市场的不断发展，股票价格预测已成为一个热门的研究领域。本文基于LSTM模型，通过时间序列分析和神经网络技术，对股票价格进行预测研究。文章详细介绍了研究背景、理论基础、模型构建和实例分析，为读者提供了一个完整的股票价格预测解决方案。

摘要

长短期记忆神经网络（LSTM）可以通过输入门、遗忘门和输出门来控制输入数据的传输，并保持记忆储存单元输出和结果输出的独立性，使得序列在传输时可以保留重要信息，并对其保持较长期的记忆。因此，LSTM神经网络在金融时间序列的预测中得应用就愈发广泛。

1 绪论

1.1 研究背景及意义

随着金融市场的发展，股票价格预测已成为一个热门的研究领域。传统的统计学方法在处理时间序列数据时存在一定的局限性，而基于深度学习的LSTM模型则能够更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系，从而提高预测精度。

1.2 国内外研究综述

近年来，国内外学者在股票价格预测领域进行了大量研究。早期的研究主要集中在传统的统计学方法，如ARIMA模型、GARCH模型等。随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始关注基于神经网络的预测方法，特别是LSTM模型。研究表明，LSTM模型在处理金融时间序列数据时具有明显的优势。

1.3 本文主要研究内容

• 对统计学的理论知识，时间序列模型的原理机器实现以及模型参数检验进行学习，做好理论知识的相关准备；
• 对神经网络的原理，RNN，LSTM算法原理及其实现进行学习，为后续的研究夯实基础；
• 进行实例验证分析，选取我国真实的股票市场数据，进行建模分析，预测股票价格，并进行预测结果分析；
• 根据预测结果分析，对模型进行评价，得出结论。

1.4 论文的组织结构

第一章为绪论，主要介绍本文的研究背景、研究意义、国内外的研究发展以及主要研究内容。

第二章为理论知识介绍，主要介绍时间序列的相关定义、常见的模型原理及建模步骤还有LSTM模型的理论基础与训练方法。

第三章介绍了数据来源、预处理方法和模型的构建，还有参数的优化方法及评价指标的选择。

第四章是实例验证分析，根据上一章的步骤进行建模，并做出收盘价序列的预测，再比较各模型之间的优缺点。

最后对对本文的工作内容进行总结，提出本文的不足，并展望一下未来的研究方向。