May, 2022

短期股市预测的单变量和多变量 LSTM 模型

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TL;DR本文使用两种不同的输入方法设计了一种 LSTM 模型，以预测印度两家公司 Reliance Industries 和 Infosys Ltd 的短期股价。结果表明，使用技术指标的 Multivariate LSTM 模型可以更准确地预测未来的股价行为。
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发现论文，激发创造
  • 基于机器学习和 LSTM 深度学习模型的股票价格预测

    本研究提出一种基于混合建模的新方法，使用机器学习和深度学习模型对印度 NSE 国家股票交易所 NIFTY 50 指数进行了股票价格预测，使用一周前的数据作为输入的基于 LSTM 的单变量模型在各种度量标准上表现最好。

    Sep, 2020

  • 使用 CNN 和 LSTM 的深度学习模型 robust 分析股票价格时序

    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。

    Nov, 2020

  • 增强金融数据可视化以便于投资决策

    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

  • 股市价格预测：基于混合 LSTM 和连续自注意力的方法

    提出了一种名为 LSTM-SSAM 的新模型，通过对历史价格趋势和季节性的分析，实现了对股票价格的未来预测，并通过实验证明了该模型的有效性和可行性。

    Aug, 2023

  • 应用情感分析辅助不同类型的 LSTM 模型对股票价格预测模型的效率对比

    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

  • 利用深度学习探究印度股市的行业盈利能力

    该研究探讨使用深度学习长短期记忆（LSTM）模型进行准确的股票价格预测及其对投资组合设计的影响，研究表明 LSTM 模型在准确预测股票价格和指导投资决策方面的有效性，并提供了对印度当前金融市场动态的有价值的见解。

    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

  • 基于增强金融智能的印度股市预测

    本文提出使用机器学习算法和超级预测者的预测来增强投资决策的价格预测模型。通过构建五个机器学习模型，包括双向 LSTM、ARIMA、CNN 和 LSTM 的组合、GRU，以及使用 LSTM 和 GRU 算法构建的模型，利用平均绝对误差评估这些模型的预测准确性。此外，研究建议通过识别超级预测者并跟踪其预测来预测股价的不可预测的变化，从而进一步提高机器学习和自然语言处理技术的股价预测准确性。

    Jul, 2024

  • 基于时间序列分析的股票价格预测：机器学习和深度学习模型

    本研究利用统计学、机器学习和深度学习模型建立了一个强大而准确的股票价格预测框架，研究结果表明该多模型的结合方法可以从波动和随机的股票价格数据中有效地学习。

    Apr, 2020

  • 使用 CNN-LSTM 神经网络模型预测股市时间序列数据

    本文介绍了一种使用 CNN-LSTM 神经网络的股票市场预测模型，通过将股票数据转换为张量，识别特征并预测在给定时间段内的股票市场变化，实验结果表明该模型具有较高的准确性。

    May, 2023