基于K线与均线的CAE和GRU模型的股价预测方法

黄蕊; 刘子捷; 崔骥

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基于K线与均线的CAE和GRU模型的股价预测方法

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设计快速精确的股票预测方法以实现投资收益最大化是学界的研究热点。然而,现有的股票预测方法忽略了不同K线和均线之间的关联对股价的影响,从而导致预测效果不佳。为了解决该问题,基于CAE和GRU模型提出了一种利用K线和均线特征的关联性预测股价的方法。与选取的现有股票预测方法相比,本模型在上证指数数据集上具有更好的拟合和泛化性能,能够有效地减小预测误差。

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来源
《应用数学进展》 |2023年第1期|373-385|共13页
作者
黄蕊; 刘子捷; 崔骥;
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作者单位

南京信息工程大学数学与统计学院南京;

南京邮电大学物联网学院南京;

苏州博纳讯动软件有限公司苏州;

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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
股票预测; K线和均线特征; CAE网络; GRU网络;

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