Advertisement

基于时间序列的股票价格预测与实证研究

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究聚焦于运用时间序列分析方法对股票市场价格进行预测，并通过实际数据验证模型的有效性。 本段落对股票市场及股票预测机理与方法进行了有益的探索，并基于时间序列分析进行股票价格预测的研究。在实证分析部分，我们选取了白云机场近半年的股价数据作为样本，并使用SAS软件进行数据分析。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于时间序列的股票价格预测与实证研究
    优质
    本研究聚焦于运用时间序列分析方法对股票市场价格进行预测，并通过实际数据验证模型的有效性。 本段落对股票市场及股票预测机理与方法进行了有益的探索，并基于时间序列分析进行股票价格预测的研究。在实证分析部分，我们选取了白云机场近半年的股价数据作为样本，并使用SAS软件进行数据分析。
     
  • 关于DMD-LSTM模型在股票价格时间序列预测中的应用研究
    优质
    本研究探讨了DMD-LSTM模型在股票价格时间序列预测的应用效果，结合动态模式分解与长短期记忆网络优势，旨在提升预测精度和稳定性。 针对股票市场关系复杂导致的有效特征提取困难及价格预测精度低等问题，本段落提出了一种基于动态模态分解—长短期记忆神经网络（DMD-LSTM）的股票价格时间序列预测方法。首先利用DMD算法对受市场板块联动效应影响的相关行业板块样本股数据进行处理和计算，从中提取出包含整体市场及特定股票走势变化信息的模态特征；然后根据不同的市场背景，采用LSTM神经网络模型结合基本面数据与上述模态特征来进行价格预测建模。实验结果表明，在鞍钢股份（SH000898）上的应用中，该方法相较于传统预测方式在某些特定市场背景下能实现更高的预测精度，并且能够更准确地描述股票价格的变化规律。
     
  • 【预测模型】基于时间序列的股票价格预测（附带Matlab代码450期）.zip
    优质
    本资源提供了一种基于时间序列分析的股票价格预测方法，并包含详细的MATLAB实现代码。通过历史数据，模型能够预测未来股价走势，适合研究和学习使用。 【预测模型】时间序列股票价格预测【包含Matlab源码 450期】.zip
     
  • 基于时间序列分析的股市预测研究论文
    优质
    本研究论文探讨了利用时间序列分析方法对股票市场进行预测的有效性，通过实证分析评估不同模型在股市预测中的应用效果。 股票市场是一个能够高效进行公司股票买卖的平台。每个证券交易所都有自己的指数值来反映市场的整体情况。这些指数通过计算一组选定股票的价格平均值得出，有助于代表整个股市并预测其未来趋势。 股票市场的波动对个人财富及国家经济具有重大影响。因此，准确地预测股价变化可以有效降低投资风险，并实现利润最大化。在我们的研究中，我们采用时间序列分析方法来预测和展示未来的市场走势。我们将重点放在利用历史数据和技术指标进行预测上，特别是使用自回归综合移动平均（ARIMA）模型。 ARIMA 模型由于其稳健性和高效性，在金融与经济领域被广泛应用，并且具有出色的短期股票市场预测能力。
     
  • KNIME预测股票价格的实例
    优质
    本文通过KNIME平台展示了一个预测股票价格的实际案例，详细介绍了数据预处理、模型构建及评估过程。 我自己编写了一个关于股票预测的例子，解压后可以直接用KNIME打开，适用于学习KNIME工具的使用方法。如果已经安装了KNIME软件，则可以双击解压后的文件直接运行。这段例子可以帮助初学者更好地理解和实践在KNIME中进行数据分析和建模的过程。
     
  • 股票价格预测-LSTM：利用LSTM进行股票价格预测-源码
    优质
    本项目通过长短期记忆网络（LSTM）模型对股票价格进行预测，并提供完整的代码实现。适用于研究和学习金融时间序列分析。 使用LSTM进行股票价格预测的项目被称为stock_price_prediction_LSTM。该项目旨在通过长短期记忆网络来预测股票的价格走势。
     
  • Python时间序列分析之股票预测（七）
    优质
    本篇文章是《Python时间序列分析》系列教程的第七部分，专注于使用Python进行股票价格预测。我们将深入探讨如何应用时间序列模型来分析历史股价数据，并利用这些模型对未来的价格走势做出预测。通过结合实际案例和代码示例，帮助读者掌握在金融数据分析中运用Python的强大能力。 1. 数据获取 ```python import pandas as pd import datetime import pandas_datareader.data as web import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf # 可以使用接口从雅虎获取股票数据 start = datetime.datetime(2000, 1, 1) end = datetime.datetime.now() ```
     
  • 基于LSTM的Python时间序列预测研究.zip
    优质
    本研究探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测的方法，并通过Python编程实现了模型构建与评估。 Python基于LSTM的时间序列预测研究.zip包含了使用Python进行时间序列分析的研究内容，重点介绍了如何利用长短期记忆网络（LSTM）来提高预测的准确性。这份资料适合对深度学习技术在时间序列数据处理中应用感兴趣的读者参考和学习。
     
  • 时间序列预测：天池时间序列预测比赛回顾与源码分享（含Transformer股票预测）
    优质
    本篇文章回顾了天池时间序列预测比赛的关键点，并分享了基于Transformer模型进行股票价格预测的源代码。 2月22日学习记录：一开始将Aliyun和Docker账号搞混了，导致出现很多奇怪的模型错误。最终还是在最后关头解决了问题。真是太难了！通过PyCharm终端构建并推送图像到我的注册表成功，得分是-16。 2月26日学习记录：因为数据量很大，我们使用tsfresh来生成特征，并将其自动功能工程化后套入模型中。后续计划尝试用transformer进行预测。