LSTM神经网络在美股股指预测中的应用研究

"基于LSTM神经网络的美股股指价格趋势预测模型的研究" 本文是一篇硕士研究生的学位论文，由孙瑞奇撰写，徐天晟教授指导，完成于2015年12月8日，属于首都经济贸易大学信息学院产业经济学专业。论文的核心是探讨如何运用长短期记忆网络（LSTM）这一深度学习模型来预测美国股市指数的价格趋势。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），特别适合处理和预测时间序列数据，因为它们能够有效地捕获长期依赖性。在金融领域，时间序列分析是预测股票价格变化的关键，因为股票价格受到历史价格、交易量、经济指标等多种因素的影响，这些因素往往存在时间上的关联性。 在本研究中，作者可能首先对LSTM的工作原理进行了详细介绍，包括其细胞状态、门控机制（输入门、遗忘门和输出门）以及如何通过这些机制解决传统RNN中的梯度消失问题。接着，论文可能会阐述如何构建LSTM模型来处理美股股指的历史数据，包括数据预处理步骤（如标准化、归一化）、特征选择和模型训练过程。 论文的实验部分可能包含了多个实验设计，比如使用不同时间段的数据进行训练和测试，对比LSTM与其他时间序列预测方法（如ARIMA、随机森林等）的性能，通过评估指标如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）来衡量模型的预测准确性。此外，论文还可能讨论了模型的过拟合与欠拟合问题，以及可能采用的正则化和优化策略。 在实证分析部分，作者可能针对特定的美股指数（如道琼斯工业平均指数、纳斯达克综合指数、标普500指数）进行了预测，并分析了模型预测结果对投资决策的潜在影响。最后，论文可能会讨论研究的局限性，如数据的局限性、模型的复杂性和计算资源的限制，以及对未来研究的建议，比如改进模型结构、引入更多的经济因子或者探索其他深度学习技术在金融预测中的应用。 这篇论文深入研究了LSTM在美股股指价格趋势预测中的应用，为金融领域的预测模型提供了新的思路和方法，对于理解金融市场动态和改进投资策略具有一定的理论和实践价值。