MMNov, 2020

使用 CNN 和 LSTM 的深度学习模型 robust 分析股票价格时序

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TL;DR本研究基于印度国家股票交易所（NSE）中一家著名公司自 2012 年 12 月 31 日至 2015 年 1 月 9 日间五分钟间隔的股票价格历史数据，构建了四个卷积神经网络（CNN）和五个长短时记忆（LSTM）深度学习模型，精确预测未来的股票价格，并提供了这些模型的执行时间和均方根误差（RMSE）的详细预测准确性结果。
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发现论文，激发创造
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    Sep, 2020

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    May, 2023

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    Apr, 2020

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    Dec, 2019

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    Aug, 2023

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    利用 LSTM 网络预测股票动态，主要关注细微的涨跌模式，结合纽约证交所的数据集，改进 LSTM 模型以捕捉复杂的市场模式，进而提高股票价格预测的准确性。

    Dec, 2023

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    本文研究旨在找到最佳模型利用公司预测数据和行业表现以及相应公司的情况来准确预测股权股价的短期和长期目标。

    Jul, 2023

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    May, 2024

  • 用 LSTM 架构预测石油股票价格

    该研究使用相关分析和神经网络算法，研究了石油公司股票与黄金、原油、美元等因素的关系，成功预测了不同公司股票未来价格趋势，结果具有良好的可解释性。

    Jan, 2022