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| 基于CNN-LSTM模型股票价格预测研究 | |
| 引用本文： | 张苏林,宋迦南.基于CNN-LSTM模型股票价格预测研究[J].合作经济与科技,2023(3):58-62. |
| 作者姓名： | 张苏林 宋迦南 |
| 作者单位： | 重庆理工大学 |
| 基金项目： | 教育部人文社会科学一般项目：“金融新业态下系统性金融风险防范与经济周期的联动机制研究”（18YJC790148）； |
| 摘 要： | 股票市场的波动影响方方面面，对股票价格的预测具有重要意义。以我国股票市场中33支大型上市公司股票收盘价格作为研究对象，通过搭建CNN-LSTM股票价格预测模型对股票收盘价格进行预测研究。发现相较于其他的股票价格预测模型，使用CNN-LSTM复合模型能更好地进行股票价格预测，股票价格在一定程度上存在可预测性。股票价格的有效预测可以为投资者提供参考，提高投资者理性程度，进而提高我国股票市场有效程度。 |
| 关 键 词： | 股票价格预测 深度学习 市场有效性 |