基于LSTM模型的股价分析及预测

摘要

股价预测一直都是股票投资者重点关注和重点研究的方向。针对股价具有高度非线性、高噪声、动态性等问题,本文采用长短期记忆网络(LSTM)模型对股价进行预测。数据取自半导体行业公司股票价格,采用python深度学习框架构造长短期记忆网络模型,分别对每一组股票的开盘价进行预测,再通过均方误差和决定系数对预测结果进行评价。实验结果表明将LSTM神经网络用于股票价格预测具有较好的效果,可以为投资者提供一定的参考。