【摘 要】
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股票预测研究一直是困扰投资者的难题，本文主要研究了LSTM神经网络模型对股票价格变化的预测。为此，本文选取了百度股票2005年8月5日至2022年4月5日的历史数据，共4195条进行研究。数据指标主要包括：交易数据开盘价格（open）、最高价格（high）、最低指数（low）、收盘价格（close）以及成分证券成交量（volume）。在数据标准化和划分训练集测试集后，本文首先选择收盘价格（clos
【基金项目】
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西安欧亚学院2018年度校级重点课程建设项目“计量经济学”（2018KC022）；
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股票预测研究一直是困扰投资者的难题，本文主要研究了LSTM神经网络模型对股票价格变化的预测。为此，本文选取了百度股票2005年8月5日至2022年4月5日的历史数据，共4195条进行研究。数据指标主要包括：交易数据开盘价格（open）、最高价格（high）、最低指数（low）、收盘价格（close）以及成分证券成交量（volume）。在数据标准化和划分训练集测试集后，本文首先选择收盘价格（close）单列进行LSTM神经网络预测，对模型进行参数的调整优化，得到损失函数指标MSE为0.2183，进而将5个指标均纳入模型进行预测，预测结果的MSE为0.0078，认为多特征模型拟合效果更好，能够得出较为准确的股价数据趋势。
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