基于差分变异GRU梯度的股票价格预测算法

吴峰; 谢聪; 谢春美

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基于差分变异GRU梯度的股票价格预测算法

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近年来,深度学习方法在金融领域得到了广泛的应用,特别是促进了股票价格预测的发展。针对门控递归神经网络(GRU)在一般股票价格预测中准确性和鲁棒性较差的问题,提出了一种基于差分变异GRU的股票预测算法(DMGRU)。该算法将GRU的模型梯度整体作为决策变量,利用差分进化(DE)变异的方式在原有梯度附近寻找新的梯度,并用新的梯度来更新模型权重,从而得到更优的模型权重,进而提高模型在股票价格预测时的准确率。实验对标普500指数、上证指数和A股指数进行预测,结果表明DMGRU模型的预测结果精确度更高,预测趋势更加稳定。

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来源
《现代计算机：下半月版》 |2022年第10期|18-24|共8页
作者
吴峰; 谢聪; 谢春美;
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作者单位

南宁师范大学师园学院;

广西农业职业技术大学;

南宁理工学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类金融、银行;
关键词
股票价格预测; 门控循环神经网络; 模型梯度; 差分进化; 预测结果;

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