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摘要
股价预测问题一直是金融市场中的重要问题之一，准确的预测股价对量化交易具有重要意义。随着深度神经网络的发展，神经网络预测模型与其他算法的混合模型使用最广泛。该文提出一种新型的混合模型——CNN-BiLSTM-Attention模型。该模型首先使用CNN对股票数据特征进行特征提取，再使用双向LSTM模型进行预测，最后使用Attention机制对数据特征进行权重的更改，并对LSTM模型输出层输出向量与对应的权重相乘并求和。试验结果表明，与单独的LSTM、LSTM-Attention和CNN-BiLSTM相比，其具有更高的可靠性。
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单位河北建筑工程学院
