基于EMD-LSTM模型的股指收盘价预测

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2021, Vol. 35 ›› Issue (12): 269-276.

基于EMD-LSTM模型的股指收盘价预测

刘铭，单玉莹

长春工业大学数学与统计学院

发布日期:2022-01-19
作者简介:刘铭，男，博士，教授，主要从事机器学习与大数据分析研究；单玉莹，女，硕士研究生，主要从事机器学习与大数据分析研究

Published:2022-01-19

摘要/Abstract

摘要： 股指是投资者用来规避股市风险的工具，为了对金融股指进行有效预测，采用了一种基于经验模态分解（ＥＭＤ）和长短期记忆网络（ＬＳＴＭ）模型的组合预测方法，对股指进行统计性描述，发现中国３个股指的波动具有明显区别，就这一特征对数据进行建模。建立传统时间序列模型及机器学习模型共７种模型，经对比研究发现：ＥＭＤＬＳＴＭ模型在预测沪深３００股指收盘价和深证成指收盘价上具有较好的效果，预测上证指数收盘价时ＬＳＴＭ模型具有较好的效果，从而分析出数据波动大小对于模型的预测效果有一定的影响，可以根据数据波动性来选择适合的股指预测模型。

关键词: 股票指数, 金融预测, ＥＭＤＬＳＴＭ, 深度学习, 经验模态分解

中图分类号:

F832.5

刘铭，单玉莹. 基于EMD-LSTM模型的股指收盘价预测[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2021, 35(12): 269-276.

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