【摘 要】
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将时序深度神经网络应用于股票价格预测，已成为量化金融领域的重要研究方向。时序神经网络具有很好的序列数据捕捉能力和学习记忆能力，在股票预测上有一定适用性。但是现有的模型大多存在预测准确度不高、模型结构复杂导致训练时间较长等问题. 为了解决以上问题，提出了一种基于情感分析和GAN-TrellisNet的股价预测方法。首先，提出了一个基于LSTM-CNN的情感分析模型，用于分析爬虫获取的主流金融论坛股票
【基金项目】
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国家自然科学基金（62071240）； 江苏省高等学校重点学术项目建设（PAPD）；
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将时序深度神经网络应用于股票价格预测，已成为量化金融领域的重要研究方向。时序神经网络具有很好的序列数据捕捉能力和学习记忆能力，在股票预测上有一定适用性。但是现有的模型大多存在预测准确度不高、模型结构复杂导致训练时间较长等问题. 为了解决以上问题，提出了一种基于情感分析和GAN-TrellisNet的股价预测方法。首先，提出了一个基于LSTM-CNN的情感分析模型，用于分析爬虫获取的主流金融论坛股票评论，并获得股票情感指数。为了提高预测准确度，将情感指数和百度搜索指数加入股票交易数据中作为训练集，提出了一个基于TrellisNet和CNN的改进型GAN股价预测模型，利用TrellisNet生成器的卷积特性来捕捉数据的局部特征，选取特征提取能力较强的CNN作为判别器来区别预测结果和真实股价。通过选取10只代表性股票和3种大盘指数的不同时段数据进行算法验证，结果表明，与ConvLSTM和GAN-LSTM预测模型相比，GAN-TrellisNet模型能有效缩短训练时间，提高预测准确率。
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