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隨著經濟和科技的快速發(fā)展，股市已成為當前金融市場的重要組成部分。傳統機器學習方法在處理非線性、高噪聲波動性強的股票時序預測問題時存在局限性，而近年來深度神經網絡的興起，給股彯趨勢預測問題提供了新的解決方案。采用長短期記憶網絡（ Long short- Term Memory，LSTM）來處理長距離的股票時序問題，構建了一個多類別特征體系作為長短期記憶網絡的輸入進行訓練，包括常用技術指標、多種關鍵轉折點特征和個股真實事件信息等。同時，通過實驗全面分析了各類特征對股票趨勢預測的有效程度，對比結果表明了多類別特征體系在預測中的良妤表現，其能夠達到68.77%的短期漲跌預測準確率。另外還將LSTM與CNN，RNN和MLP等模型進行了比較，實驗結果表明LSTM在解決該時序預測問題上優(yōu)于其他模型。
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