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摘要
本发明提供一种基于二维数据流的组合LSTM模型的股票预测方法,包括将一维的股票序列数据流转化包含时间上下文信息的二维数据流,并利用卷积神经网络对二维数据流进行特征提取,然后在二维数据流上分别建立单支股票价格、大盘指数、所属行业指数LSTM预测模型的步骤,以及利用上述分别LSTM模型预测单支股票价格以及大盘指数值和所属行业指数值,然后分别建立单支股票与大盘指数和所属行业指数之间的关系模型,在此基础上形成组合预测模型的步骤。本发明的基于二维数据流的组合LSTM模型的股票预测方法具有较好的稳健性。
- 出版日期2019-4-15
- 单位武汉科技大学
