【摘 要】
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随着金融市场不断发展,人们总是多方面地搜集市场信息,旨在把握市场先机。金融时间序列中包含了行为主体的历史信息,通过分析历史信息可以在一定程度上预测将来,从20世纪六七
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随着金融市场不断发展,人们总是多方面地搜集市场信息,旨在把握市场先机。金融时间序列中包含了行为主体的历史信息,通过分析历史信息可以在一定程度上预测将来,从20世纪六七十年代至今,研究人员建立了各种预测模型用以预测金融时间序列。相对于传统时间序列预测模型,本文采用了深度学习的方法对上证指数进行预测,通过对比长短期记忆神经网络模型(LSTM)、引入注意力机制的长短期记忆神经网络模型(AM-LSTM)两种模型预测结果,对比发现AM-LSTM的预测精度更高。本文的研究意义在于:给出了一种预测精度更高的时序预测模型
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