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摘要
针对股票趋势预测难的问题，提出一种利用CNN和LSTM进行特征提取，并结合注意力机制和对抗训练的股票趋势预测算法——AACL(Adversarial Attentive CNN-LSTM)算法。该算法利用CNN提取股票的整体趋势信息，LSTM提取股票的短期波动信息，并通过注意力机制将多个股票联系起来，捕捉股票之间的涨跌关系。算法还引入了对抗训练，通过对数据进行干扰，提高算法的鲁棒性。为了验证算法的有效性，在KDD17、ACL18和China50这3个数据集上进行实验，并与现有的算法进行比较，实验结果表明本文提出的算法可以获得最优的预测效果。
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