【摘 要】
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针对股票具有多因子、高随机性和非平稳性等复杂特征，利用门控循环单元（GRU）网络直接进行股价预测效果较差的问题。在融合自注意力机制（SA）和GRU，构建SA-GRU模型的基础上，引入降维处理技术随机森林（RF）算法，针对股票收盘价筛选其他因子，将经过降维的股票因子数据作为SA-GRU模型的输入。基于双层GRU网络提取股票因子间的依赖关系，再利用SA加强对重要因子的关注和因子内部的联系，得到加入注意
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（11971302，173222）；
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针对股票具有多因子、高随机性和非平稳性等复杂特征，利用门控循环单元（GRU）网络直接进行股价预测效果较差的问题。在融合自注意力机制（SA）和GRU，构建SA-GRU模型的基础上，引入降维处理技术随机森林（RF）算法，针对股票收盘价筛选其他因子，将经过降维的股票因子数据作为SA-GRU模型的输入。基于双层GRU网络提取股票因子间的依赖关系，再利用SA加强对重要因子的关注和因子内部的联系，得到加入注意力权重后的股票因子数据，通过全连接层输出股价预测值，从而构建RF-SA-GRU混合模型。选取涉及18个基础行业的18只股票进行股价预测，实验显示RF-SA-GRU模型在18只股票上均取得好的预测效果，且预测精度和稳定性均优于其他模型。此外，选取3个指数进行收盘点位预测，实验显示RF-SA-GRU模型在股指预测方面依旧具有更好的预测性能。
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