【摘 要】
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在统计与股票市场的交叉应用领域中,股票市场因其自身兼备高收益性和高风险性而使得股价预测变得较为复杂,然而以往的基于统计方法的股票价格预测都是立足于线性角度,这显然与具有非平稳性与随机性特点的股票市场相违背。近些年来随着机器学习与计算机技术的不断发展,越来越多的机器学习方法被应用到股价预测领域中,其中神经网络模型在股价预测中的应用较为广泛,专家和学者经过长时间的实证研究证实了长短期记忆神经网络（Lo
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在统计与股票市场的交叉应用领域中,股票市场因其自身兼备高收益性和高风险性而使得股价预测变得较为复杂,然而以往的基于统计方法的股票价格预测都是立足于线性角度,这显然与具有非平稳性与随机性特点的股票市场相违背。近些年来随着机器学习与计算机技术的不断发展,越来越多的机器学习方法被应用到股价预测领域中,其中神经网络模型在股价预测中的应用较为广泛,专家和学者经过长时间的实证研究证实了长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory,LSTM）相较于其他神经网络而言会具有更好的股票价格预测效果,本文便是在此基础之上选用了 LSTM神经网络作为本文的基础模型。同时考虑到实际获取到的全部数据指标并不一定都对股票价格的预测起着重要作用,本文选取了Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）、Pearson相关系数法与灰色关联度分析法对数据指标进行特征选取,然后将选取的指标作为LSTM模型的输入,对平安银行（股票代码000001）的收盘价进行预测,本文共建立了基于Lasso方法与LSTM组合的预测模型、基于Pearson相关系数法与LSTM组合的预测模型、基于灰色关联度分析与LSTM组合的预测模型、单一的LSTM预测模型共计4个模型,对平安银行收盘价的预测结果表明,这四个模型的均方根差 RMSE 分别为 0.182857、0.187975、0.189621、0.211059;平均绝对误差 MAE分别为0.139396、0.140368、0.143352、0.158152,依据实证分析结果可以得知,基于Lasso方法和LSTM神经网络的组合模型的预测效果是优于其他三个对比模型的。因此基于Lasso方法与LSTM神经网络的组合模型为本文的平安银行这一研究对象的股票收盘价预测提供了新的研究思路和方向。
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