【摘 要】
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随着后疫情时代的到来,人们面对的是一个急剧变化的社会,一切充满着挑战和未知。同时疫情正在悄然改变着社会经济结构,新经济环境下伴随有新兴行业的展露、以及旧产业的落寞,这些都给股票投资者的投资带来了挑战和机遇。股市的剧烈变动,加之经济运行处于周期的低谷使得人们凭借经验进行投资不再可靠。若能借助一定的手段对冰冷的数据进行分析,提取股票价格中蕴含的信息,达到对股票价格较为准确预测的同时,能用这种预测结果给
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随着后疫情时代的到来,人们面对的是一个急剧变化的社会,一切充满着挑战和未知。同时疫情正在悄然改变着社会经济结构,新经济环境下伴随有新兴行业的展露、以及旧产业的落寞,这些都给股票投资者的投资带来了挑战和机遇。股市的剧烈变动,加之经济运行处于周期的低谷使得人们凭借经验进行投资不再可靠。若能借助一定的手段对冰冷的数据进行分析,提取股票价格中蕴含的信息,达到对股票价格较为准确预测的同时,能用这种预测结果给消费者带来投资上的盈利和更加合理化的投资方式,这样的研究具有较强的理论意义和现实意义。本文在研究中引入深度学习理论,将两种有着良好处理时间序列数据能力的网络:长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）进行结合,形成LSTM-GRU网络,并用这种混合网络来对中国具有代表性的上证指数进行预测研究。实验中参考相关文献,最终选定33个初始指标,并运用Lasso回归去除指标间多重共线性强的指标,达到变量筛选的目的。同时为了避免出现数据质量差,数据量纲等对预测的影响,本文进行了补充空数据、去除异常数据、归一化等一系列工作,确保了建模前数据的质量。建模方面,本文针对股票数据的特殊性,采用时间序列交叉验证的方式将数据集划分为训练集、验证集和测试集。最后在划分好的数据集上对模型的优化器、网络参数及正则化参数进行了选择,以确保模型处于最佳预测状态,并采取滚动预测的方式对收盘价进行预测。预测完成后,本文为了证明该模型的实用性,选取了经典时间序列ARIMA模型、混合网络CNN-LSTM作为对照组,同时引入消融实验,将LSTM模型以及GRU单独取出后,均对上证指数收盘价进行了滚动预测。论文最后利用模型预测值产生交易信号,采用平滑异同移动平均线策略MACD对上证指数测试集区间进行了回测。本文实证研究表明:（1）LSTM-GRU模型的四个评价指标均优于对照组CNN-LSTM以及ARIMA,说明该模型对上证指数收盘价有着较好的预测效果;（2）在消融实验中LSTM-GRU混合模型预测结果均优于各独立模块的预测效果,表明在对上证指数的预测上,对两个模型进行混合能提升预测的效果;（3）对上证指数测试集进行MACD策略的回测操作后,投资的实际总收益率达到22.03%,并且在所有的成对买卖中,处于盈利的买卖占总买卖的66.7%,模型有着一定的实用价值,能对股票投资人起到一定的辅助作用。
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