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近来,机器学习得到了长足的发展,并引起了广泛的关注,其中语音和图像识别领域的成果最为显著。本研究论文分析了深度学习方法–长短期记忆神经网络(LSTM)–在A股市中的表现。论文显示,虽然这种技术在语音识别等其他领域取得了不错的成绩,但在应用于金融数据时却表现不佳。事实上,金融数据的特点是噪声信号比高,这使得机器学习模型难以找到模式并预测未来价格。 本文不对LSTM模型过多介绍,只探讨Stacked LSTM在A股中的表现,以及模型调参与性能优化。本研究文章的结构如下。第一节介绍金融时间序列数据。第二部分介绍金融时间数据的特征过程。第三部分是构建模型、定义参数空间、损失函数与优化器。第四部分是模型评估与结果可视化。第五部分是预测下一个时间点的收盘价。
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