基于深度学习的股价趋势预测研究
Journal of LanZhou University of Arts And Science (Natural Sciences Edition)（2021）
摘要
金融市场迅速发展,民众投资意识不断增强,股票成为一个极为广泛的投资手段,股票价格的分析预测对社会发展和民众投资具有重要意义.针对股票价格易受其他因素影响的问题,本文基于ARIMA与GRU建立了一种股票价格预测模型.根据股票价格涨跌变化规律,使用ARIMA模型抓取数据的线性特征,使用GRU模型抓取数据的非线性特征,选取合适的参数以及网络优化算法调整网络以获得更好结果,其后与其他模型的预测结果进行了对比.实验结果表明:文中所采用的预测算法效果好于单一模型预测效果,具有较好的实用性.
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