一种基于LSTM网络的A股仓位动态调整方法

摘要

本发明提供了一种基于LSTM网络的A股仓位动态调整方法，包括：首先获取沪深300的历史指数数据；然后对获取的数据进行预处理；进而将预处理后的数据分为训练数据集和预测数据集；再构建基于LSTM网络的仓位动态调整模型，并利用训练数据集对构建的模型进行训练；最后根据预测数据集，采用训练好的模型对沪深300的待调整工作日的收益率进行预测，并将收益率转化为A股股票的可持有仓位。本发明的有益效果是：本发明所提出的技术方案设计了一个基于LSTM的股票仓位动态调整模型，可对每个工作日的A股中个股的持有仓位进行动态调整，为股票投资者提供一个比较可靠的参考，相对于别的方法，可取得更高的精度，拥有更好的预测能力。