股价预测 多元线性回归与lstm哪个好

股价预测是金融领域中的重要问题，多元线性回归和长短期记忆网络(LSTM)是常用的预测方法。两者各有优劣，下面将对它们进行比较。

多元线性回归是一种传统的统计方法，通过建立一个多个自变量与因变量之间的线性关系模型来进行预测。它适用于样本数据量较小、特征与目标变量呈现线性关系的情况。在股价预测中，多元线性回归可以考虑多种影响股价的因素，如经济指标、市场环境等。它简单直观，计算速度快，且易于解释，但忽略了自变量之间的非线性关系以及时间序列的特征，因此在股价预测中的准确度可能有限。

相比之下，LSTM是一种基于神经网络的深度学习模型，能够更好地处理时间序列的特征。LSTM具有记忆能力，可以通过记忆上一时刻的状态来预测当前时刻的股价。它可以捕捉到自变量之间的非线性关系以及时间序列的长期依赖关系，因此在股价预测中具有更好的准确度。然而，LSTM模型的训练和调参相对复杂，需要大量的样本数据来提高预测性能。同时，LSTM模型对于特征的选择和构造也较为敏感，需要对数据进行适当的预处理和特征工程。

综上所述，对于股价预测，多元线性回归和LSTM都有各自的优势。如果样本数据较少且特征与目标变量呈现线性关系，可以选择多元线性回归进行预测。如果拥有大量的时间序列数据，且希望捕捉到非线性关系和长期依赖关系，可以尝试使用LSTM模型。同时，两者也可以结合使用，通过多元线性回归提取特征，再利用LSTM进行股价预测，以提高预测准确度。