基于LSTM的股市发展趋势预测模型

简介：
本研究提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的股市趋势预测模型。通过分析历史股价数据，该模型能够有效捕捉市场动态，并对未来的股票价格走势进行预测。 股票是人们进行金融投资的常见方式之一，如何在股市中获利成为许多投资者共同追求的目标。要在股票交易中获得收益，理解并预测股价走势至关重要。因此，对股票价格预测的研究受到了学术界和社会各界的高度关注。 然而，由于市场环境复杂多变，诸如国际形势、政策调整、行业动态以及市场情绪等因素都会影响到股价的波动，使得准确地预判股市走向变得异常困难。理论上讲，通过分析过去的价格数据可以推断出未来的趋势变化。但鉴于股票价格预测具有高度非线性的特性，这就要求所使用的模型具备处理复杂关系的能力。 考虑到时间序列数据分析的需求，循环神经网络（RNN）被广泛应用到这一领域中来。然而常规的RNN架构在面对长时间跨度的数据时表现不佳，尤其是在梯度消失或爆炸的情况下会导致训练困难的问题出现。为了解决这些问题，Hochreiter 和 Schmidhuber 提出了一种改进型的长短期记忆网络（LSTM）模型，在保留了原始 RNN 结构优点的同时克服了其在处理长期依赖性时存在的缺陷。