一种基于深度迁移学习的股票价格预测方法.pdfVIP

下载本文档

5
0
约1.53万字
约 14页
2023-12-13 发布于四川
举报
版权申诉

一种基于深度迁移学习的股票价格预测方法.pdf

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明公开一种基于深度迁移学习的股票价格预测方法，包括以下步骤：从NYSE市场中采集不同企业的历史股票价格序列；对股价数据进行预处理；通过小波变换对原始股价数据分解成多尺度的频率分量特征，即分离收盘价的过去历史时间段数据产生若干高频序列和低频序列；将高频分量输入到堆叠双层的Bi‑LSTM神经网络中，提取股票价格波动变化的特征信息，并对高频分量上预训练后的模型进行迁移学习；对于低频分量采用移动平均法预测；最终，输出预测值为所有分量预测输出值相加。本发明融合了小波变换与迁移学习，对新发行股票下一个交

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN117217915A

(43)申请公布日2023.12.12

(21)申请号202311005469.XG06N3/096(2023.01)

(22)申请日2023.08.