利用深度学习和统计模型进行股票预测研究

Feb, 2024

利用深度学习和统计模型进行股票预测研究

A Study on Stock Forecasting Using Deep Learning and Statistical Models

Himanshu Gupta, Aditya Jaiswal

TL;DR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。

Abstract

Predicting a fast and accurate model for stock price forecasting is been a challenging task and this is an active area of research where it is yet to be found which is the best way to forecast the stock price. machine l

stock price forecasting machine learning deep learning statistical analysis techniques s&p 500 index data

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

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

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

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

使用深度学习和自然语言处理的股票价格预测鲁棒性预测模型

提出了一种利用机器学习、深度学习和自然语言处理的混合方法来预测股票价格走势，包括对印度国家股票交易所的 NIFTY50 指数数据进行分析、使用分类技术预测股票价格走势，使用回归模型预测股票收盘价等，最终通过集成情感分析模块，用推特情感和上周收盘价来预测下周的股票价格。所提出的算法通过自组织模糊神经网络方法的交叉验证得到了有趣的结果。

Dec, 2019

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

深度学习在股市预测中的应用：最近进展

这篇研究论文对近年来基于深度学习模型的股票市场预测的研究进行了综述，分析并分类了不同数据源、神经网络结构、常用评估指标以及实现和可重现性，并提出了未来的研究方向，旨在帮助研究人员了解最新进展和重现以前的研究作为基线。

Feb, 2020

跨部门预测股票回报的深度学习

本研究利用深度学习方法预测日本股市横截面中一个月的股票回报，并发现深度神经网络通常优于浅层神经网络，而且最佳网络也优于代表性的机器学习模型，这表明深度学习在预测横截面股票回报方面表现良好。

Jan, 2018

深度学习预测

本文提出了一种基于深度学习的时间序列预测方法，并在两个数据集上进行了评估。该方法包括数据准备、模型训练和评估等步骤，并进行可视化检查。实验结果表明，如果数据集中的时间序列重复出现固定模式，则可以使用单个时间序列来训练深度学习网络。然而，对于股票市场收盘价格等较少结构化的时间序列，网络表现与重复观察到的最后一个值的基准线类似。该方法的实现和实验是开源的。

Feb, 2023