【摘 要】
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本文前半部分先搭建LSTM股价预测模型,采用包含一层隐含层的结构,在测试过程中不断调整输入层、输出层和隐含层的所涉及的参数,使预测结果达到最优。同时在实验中尝试不同超参数:如学习率、迭代次数和批处理大小等,运用Adam算法来优化学习,用均方误差来评估预测效果。实验结果表明模型在大部分数据集上的预测结果的均方误差均在0.1左右,模型的预测精度较高。本文后半部分将前文的预测模型分别与两种OLPS策略:
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本文前半部分先搭建LSTM股价预测模型,采用包含一层隐含层的结构,在测试过程中不断调整输入层、输出层和隐含层的所涉及的参数,使预测结果达到最优。同时在实验中尝试不同超参数:如学习率、迭代次数和批处理大小等,运用Adam算法来优化学习,用均方误差来评估预测效果。实验结果表明模型在大部分数据集上的预测结果的均方误差均在0.1左右,模型的预测精度较高。本文后半部分将前文的预测模型分别与两种OLPS策略:基于最高价格追踪准则的学习系统(PPT)和一种基于自适应输入和组合趋势表示的投资组合策略(AICTR)组合,形成两种新的改进策略:PPT-LSTM和AICTR-LSTM,并通过实验来对比分析改进过的策略的市场表现。其中,PPT-LSTM尝试用LSTM模型预测结果来替代原策略中的峰值价格来作为预测的未来价格;而AICTR-LSTM则在原策略中加入了LSTM预测趋势线,产生新的自适应输入。实证分析结果显示,PPT-LSTM和AICTR-LSTM在多数数据集上都相较于原策略有一定的提升,但PPT-LSTM表现不如预期,相比之下AICTR-LSTM策略提升效果更为明显,即其在四个数据集上的累计收益均大于原策略,说明仅使用LSTM股价预测结果来决定下一期的投资组合的策略不能达到特别理想的效果,而采用复合趋势策略AICTR-LSTM能更好的发挥LSTM预测趋势的作用,获得更多的累计收益。
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