基于深度学习的股票预测方法的研究与实现

发布时间：2025-05-01 11:15

　　随着我国股市的不断发展和完善,越来越多的公司在股票市场上市。上市公司可以在公共市场上融资,而投资机构和个人投资者期望对有发展空间的股票进行投资,并取得收益。同时,股票投资也伴随着风险,如果盲目进行投资,也会给投资人带来大量损失,因此需要分析影响股票走势的因素,以进行较为科学的投资。针对股票价格走势预测问题,本课题首先进行了股票行情数据和股票相关新闻数据采集方法的研究,使用采集的中国A股市场的数据进行分析和预处理,并提取出技术指标特征和新闻多类别事件特征。通过使用数据集的特征,建立股票价格走势预测模型,并且进行对比实验。本文主要进行了以下研究:首先,为了采集股票预测所使用的数据,本文设计了一种新的基于Selenium的新闻采集方法,不需要分析具体网站的AJAX逻辑就可以进行快速的新闻采集,使JavaScript AJAX技术构建的新闻网站更容易被采集。然后,本文研究了前人提出的股票价格走势预测的方法,使用技术分析方法和基本分析方法进行股票分析。由于新闻事件对股票价格是有明显的影响的,本课题设计了一种新的多分类新闻事件特征,并分析该特征对股票价格走势的影响。最后,本文使用深度神经网络,在技术...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图４－１滑动时间窗口方法示意图??３１??

Ｓａｍｐｌｅｓ?＝?Ｔ?—?（Ｎ?＋?Ｍ）?＋?１?（４－１２）??滑动吋间窗口方法示意图见图４－１。滑动时间窗口方法的具体步骤如下：??算法４．１滑动时间窗口方法步骤???输入：原始Ｔ个交易日股票走势及特征数据??输出：待学习样本集合Ｓ??１初始化一个空样本集合Ｓ??２?令?ｉ....

图4-3TDRNN神经网络模型结构示意图

使用ｓｉｇｍｏｉｄ函数ａ（ｘ）作为激活函数。??（４－１４）??神经网络模型共有多个隐藏层！＾，、。叫是输入层乂到心的权重，??＝?（Ｃ〇ｉｉ，?（〇１２，?〇１３，…，Ｗｌｍ）。以２?疋?ｈｉ?与?ｈｚ?Ｚ？间的权?〇??Ｃ０２?＝?（ｗ２１？?＾２３＜?ａ）２｜ｈ１｜）??ｈ....

图5一业绩预发布事件时问窗口分析

?北京邮电大学工学硕士学位论文???（２）高管增减持事件。高管增减持事件中包含两类语义的事件：“高管增持”??和“高管减持”。认为新闻文本中包含“增持”的事件为高管增持事件。包含“减持”??的事件为高管减持事件。最终提取的高管增持事件共有２５１２个，卨管减持事件??１６８８个。分....

图５－３所示，高管增持事件发生后，Ｔ＋１交易日有明显正??收益，后续逐渐减缓

?１２?１４??图５－２业绩预发布事件时间窗口分析??其中横坐标表示事件发生后的交易日数，纵坐标表示在Ｔｉ日的收益??１．０３０??！?１?１?！?１?１???｜——高管增持｜??１．０２５?－１??＾－??１．０２０??１．０１５?－??１．０１０??１．００５?－?／?，－?....

本文编号：4042184