基于随机森林的SA-BiGRU模型的股票价格预测研究

作者：邹婕; 李路^*

来源：中国物价, 2023, (11): 52-56.

• 股价预测
• 随机森林(RF)
• 自注意力机制(SA)
• 双向门控循环单元(BiGRU)

为获取准确可靠的股价预测结果，针对股票数据非线性、多因子和时序性等特性，提出一种基于随机森林的SA-BiGRU(RF-SA-BiGRU)模型来预测股票收盘价。该方法在融合自注意力机制(SA)和双向门控循环单元(BiGRU)网络，构建SA-BiGRU模型的基础上，引入降维处理技术随机森林(RF)。采用2008-2022年顺鑫农业(000860)共260个因子数据，通过RF对260个因子进行降维筛选，将经过降维的股票数据作为SA-BiGRU模型的输入，先通过BiGRU充分提取股票数据本身的时空特征，再利用SA自动为BiGRU隐藏层状态分配相应的权重，减少历史信息的丢失和加强对重要因子的关注，然后传递给后续的神经网络层进行股价预测，实验显示RF-SA-BiGRU模型的预测精度和稳定性均优于其他模型。

• 单位
  上海工程技术大学