發(fā)布時(shí)間：2020-12-06 18:33

　　本文提出將小波分析與納入時(shí)間序列依賴特征的長(zhǎng)短期記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,構(gòu)建金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型,以克服現(xiàn)有模型對(duì)金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)非平穩(wěn)、非線性、序列相關(guān)等復(fù)雜特征以及數(shù)據(jù)間非線性交互關(guān)系無(wú)法反映的缺陷。同時(shí),以道瓊斯工業(yè)指數(shù)日收盤價(jià)為例,探究LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)際金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力,比較其與多層感知機(jī)、支持向量機(jī)、K近鄰、GARCH四種模型的預(yù)測(cè)效果。實(shí)證結(jié)果表明LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高的預(yù)測(cè)精度,能夠有效預(yù)測(cè)金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的長(zhǎng)短期動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì),說(shuō)明了其對(duì)金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的適用性與有效性。此外,對(duì)金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解與重構(gòu),可有效提高LSTM預(yù)測(cè)模型的泛化能力,以及對(duì)長(zhǎng)短期動(dòng)態(tài)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)精度。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)管理科學(xué). 2020年04期 第27-35頁(yè) 北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

ANN架構(gòu)

RNN架構(gòu)

RNN可以反映金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的序列相關(guān)特征,但存在梯度消失或梯度爆炸問(wèn)題,其對(duì)金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)歷史信息的挖掘是十分有限的。而長(zhǎng)短期記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是一種能夠很好地處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)長(zhǎng)期依賴性的特殊RNN。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(圖3所示)包含一系列循環(huán)連接的子網(wǎng)絡(luò)(即記憶模塊),每個(gè)記憶模塊包含一個(gè)或多個(gè)自連接的細(xì)胞(cell),以及控制信息流動(dòng)的輸入門、輸出門和遺忘門三個(gè)門限單元系統(tǒng)。在LSTM網(wǎng)絡(luò)中,其執(zhí)行步驟可以概括為:首先,通過(guò)遺忘門(forget gate)ft決定從細(xì)胞中所需剔除的信息,

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：2901845