文献类型：期刊文章

作　　者：齐晓娜[1] 张宇敬[1] 郑艳娟[2] 封二英[1]

QI Xiaona;ZHANG Yujing;ZHENG Yanjuan;FENG Erying(Hebei University of Finance Information Engineering and Computer School,Baoding Hebei 071000;student office of Hebei University of Finance,Baoding Hebei 071000)

机构地区：[1]河北金融学院信息工程与计算机学院,河北保定071000 [2]河北金融学院学生处,河北保定071000

出　　处：《软件》

基　　金：河北省教育厅科技重点项目(ZD2019136)。

年　　份：2021

卷　　号：42

期　　号：7

起止页码：70-72

语　　种：中文

收录情况：IC、JST、普通刊

摘　　要：对于金融机构或个人投资者而言,对股票价格进行精准预测,进而制定优化的量化投资策略,可以在降低投资风险的同时实现利益最大化。基于传统的金融模型或是传统的机器学习模型都不能达到理想效果。本文采用深度学习算法,建立了适用于股票预测的长短记忆网络(LSTM)模型,通过该模型分别对中国人寿和长城汽车两只股票数据进行训练验证,实验表明该模型可以获得比较优异的预测精度。

关 键 词：股票预测 深度学习  LSTM  

分 类 号：F832.48[金融学类]