基于深度模型股指预测研究

作者：董世鹏

来源：现代信息科技, 2021, 5(16): 100-104.

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.16.025

• 自注意力机制
• 股票指数预测
• 长短期记忆网络

在长短期记忆网络(LSTM)中引入自注意力机制应用于股票指数预测中,使模型可以处理不同时期的权值,加强了模型对历史数据趋势信息的提取能力。利用LSTM和Attention机制结合的LSTM-Attention神经网络应用于股票预测,对沪深300指数近10年数据进行预测研究。实验结果表明,在LSTM改进的神经网络LSTM-Attention的预测效果优于传统LSTM神经网络模型的预测效果。

• 单位
  河北经贸大学