May, 2023

利用外生变量和机器学习算法进行短期股票价格预测

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TL;DR追溯 2020 年 3 月至 2022 年 5 月的短期内，该研究比较了四种机器学习模型在预测纽约证券交易所三支知名股票的准确性，并发现 XGBoost 模型虽然运行时间较长（最多 10 秒），但提供了最高的准确性。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 利用深度学习和统计模型进行股票预测研究

    使用机器学习、深度学习和统计分析技术来预测股票价格的准确模型一直是个具有挑战性的任务，本文将回顾多种深度学习算法，包括移动平均、ARIMA、LSTM、RNN、CNN 和全卷积神经网络模型，以及通过误差计算方法如均方根误差、平均绝对误差、均方误差等来评估其准确性，结果表明，较低的平均绝对误差（MAE）值可以更准确地预测股价。

    Feb, 2024

  • 危机警报：使用机器学习方法预测股市危机事件

    运用先进的机器学习技术，包括随机森林和极限梯度提升，来预测主要发生在美国市场的潜在市场崩盘；同时，通过比较模型表现，考察哪种模型更适合预测美国股市崩盘。

    Jan, 2024

  • 使用随机森林预测股市价格走向

    使用随机森林分类器等机器学习算法，通过对技术指标进行特征筛选，进行股价预测，预测效果优于已有文献中现有的算法。

    Apr, 2016

  • 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

  • 机器学习模型对天气预测的比较评估

    该研究通过应用机器学习算法，分析了各种算法在使用达卡市一个气象站 20 年数据预测降水和温度变化模式方面的贡献和性能指标。研究结果突出了显著成就，并提供了有价值的洞察和特征相关性。

    Feb, 2024

  • 深度学习模型预测股票指数的比较研究

    本研究比较了传统方法和新兴神经网络方法的时间序列预测性能，使用了各种度量标准来评估它们的性能，结果表明 Deep AR 比所有其他深度学习和传统方法表现得都好，且其预测能力不会因训练数据量减少而降低。这表明，将深度学习方法纳入预测场景中显著优于传统方法，并可处理复杂的数据集，在天气预报和其他时间序列应用等各种领域具有潜在应用。

    Jun, 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

  • 基于遗传算法（GA）- 长短期记忆网络（LSTM）优化的时间序列股票价格预测

    利用基于遗传算法（GA）和长短期记忆网络（LSTM）优化的时间序列算法，本文有效地预测股票价格，考虑了大数据时代的趋势。研究表明，基于 GA-LSTM 优化的时间序列算法能够准确预测股票价格，且与实际价格趋势和值高度一致，具有强大的泛化能力。

    May, 2024