基于1DCNN-LSTM与文本挖掘的股票复合预测模型

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在大数据的背景下,金融数据预测需求不断提升,深度学习成为金融预测领域的研究热点。本文从信息融合和模型组合的角度出发,提出了一种基于深度学习与文本挖掘的股票预测研究范式,验证了深度学习前沿算法在金融预测领域的适用性。从实践上为投资者提供策略支持,同时对于政府宏观调控、监督管理金融市场都具有重大意义。本文研究的主要内容有:(1)根据股票论坛文本信息构建投资者情绪指数计算模型,以捕捉投资者非理性因素对股价波动的影响。(2)使用基于主成分分析的集成经验模态分解算法(EEMD-PCA)对股票价格序列进行分解重构,以提取股价序列的有效信息。(3)构建了混合神经网络预测模型1DCNN-LSTM,其中1D-CNN网络用于提取投资者的情绪变动特征,LSTM网络用于学习股价序列的长期依赖信息,然后将两个子网络对于同一时刻不同类别数据的特征学习映射到同一特征空间后,构造联合特征,对股价涨跌幅度进行预测。本文的研究结论如下:(1)本文所构建的投资者情绪指数与股票价格序列具有显著相关性,对投资者情绪的度量能够提升单一价格数据集的表现。(2)对股价序列进行信息提取能够有效提升数据信噪比,避免预测模型在训练中出现过拟合,提升算法性能和泛化能力。(3)混合神经网络能够充分融合单一神经网络的优势,弥补了单一模型在股票预测任务上的局限性,相比于所选取的基线模型,本文所构造的复合预测模型在股价涨跌幅度预测任务上具有显著优势,在分类精度等各项指标上的提升幅度最高达16%。本文的创新之处包括:(1)构建了混合神经网络1DCNN-LSTM模型,并针对金融时序预测任务对子网络结构进行优化,充分结合了1D-CNN网络和LSTM网络在空间和时间维度上的特征提取能力。(2)构建了基于金融情感字典的投资者情绪指数计算模型,并在模型中引入相关度量指标,综合反映了投资者的情绪波动情况。(3)构造了EEMD-PCA算法,将信号分解与降维技术运用到股票预测任务中,挖掘金融时间序列的多尺度信息并降低噪声。
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