【摘 要】
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针对股票价格具有非线性、非平稳的特点，本文提出一种结合自注意力机制和残差网络的生成式对抗神经网络模型（SAR-GAN）。该模型的生成器（Generator）由长短期记忆网络（LSTM）层、自注意力机制层、残差层等构建而成，用于生成所预测股票的价格；判别器（Discriminator）用于鉴别生成的股票价格与真实的股票价格。为验证模型良好的泛化性，选取上证指数及不同股票市场的热点行业龙头股票进行预测
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针对股票价格具有非线性、非平稳的特点，本文提出一种结合自注意力机制和残差网络的生成式对抗神经网络模型（SAR-GAN）。该模型的生成器（Generator）由长短期记忆网络（LSTM）层、自注意力机制层、残差层等构建而成，用于生成所预测股票的价格；判别器（Discriminator）用于鉴别生成的股票价格与真实的股票价格。为验证模型良好的泛化性，选取上证指数及不同股票市场的热点行业龙头股票进行预测实验。实验结果表明：与LSTM、GRU、CNN-LSTM、CNN-GRU等模型相比，SAR-GAN模型能不同程度地减少预测误差。
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