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深度学习驱动的股票市场预测:复杂特征与高效表现
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更新于2024-09-09
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"《基于深度学习的股票市场预测》探讨了在现代金融市场中,股票市场预测的重要性,尤其是股票价格波动预测作为一项极具吸引力的研究课题。传统的机器学习方法,如单隐藏层神经网络和支持向量机,由于其浅层结构限制,对于有限样本和计算资源的效率以及处理复杂问题的能力存在局限。深度学习技术因其深度非线性网络结构的优势,能有效解决这些问题。 深度学习的核心在于其通过学习多层次的抽象表示,能够捕捉输入数据的分布式表示,展现出强大的特征提取能力。这种方法特别适用于那些目标函数具有丰富内在含义的复杂任务,如股票价格预测。实验中,研究者使用了香港交易所2001年的交易数据作为测试案例,结果显示深度学习模型在股票价格预测方面展现了良好的样本特征抽取能力,能够揭示出样本的内在规律,并产生了相对满意的预测结果。 该研究由赵志勇、王峰和李元香合作完成,赵志勇专注于机器学习和智能计算领域,王峰是武汉大学软件工程国家重点实验室的副教授,负责机器学习和算法交易研究。他们的研究不仅关注理论构建,还结合实际应用,旨在推动股票市场预测的精确度提升。 本文的关键词包括深度学习、股票市场预测、机器学习以及多源数据处理。整体来看,这篇论文展示了深度学习作为一种强大的工具,在金融领域特别是股票市场预测中的潜力和价值,预示着未来在这一领域将有更深入的应用和发展。"
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