【摘 要】
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股票价格数据具有高频性、非线性和长记忆性等特点,且投资者行为是影响股票价格的重要因素,文章引入成交量加权平均价(VWAP)指标刻画投资者行为,并构建了基于卷积神经网络(CN
【机 构】
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中国社会科学院研究生院; 郑州大学商学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71672182);国家自然科学基金国际合作与交流项目(71711540309);国家自然科学基金重点项目(U1604262)
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股票价格数据具有高频性、非线性和长记忆性等特点,且投资者行为是影响股票价格的重要因素,文章引入成交量加权平均价(VWAP)指标刻画投资者行为,并构建了基于卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。首先,通过CNN分类模型判定股票指数的波动方向;其次,分别构建LSTM模型对指数上升、下降的具体值进行预测;通过田口正交设计方法对CNN-LSTM模型进行参数优化。静态预测和滚动预测结果表明,CNN-LSTM模型在预测方面有较高的预测准确率和普适性,对于投资者有着较高的参考价值。
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