基于經驗模態(tài)分解與投資者情緒的長短期記憶網絡股票價格漲跌預測模型

基于經驗模態(tài)分解與投資者情緒的長短期記憶網絡股票價格漲跌預測模型基于經驗模態(tài)分解與投資者情緒的長短期記憶網絡股票價格漲跌預測模型

摘要：隨著金融市場的快速發(fā)展和投資者情緒對股票價格的影響日益顯著，股票價格預測成為了金融研究中的重要課題。本文提出了一種基于經驗模態(tài)分解（EMD）與投資者情緒的長短期記憶網絡（LSTM）股票價格漲跌預測模型。通過將EMD和LSTM相結合，我們旨在提高股票價格預測的準確性和穩(wěn)定性。實證結果表明，該模型在股票價格預測方面具有較好的效果。

一、引言

股票價格預測一直是金融學研究的熱門課題之一。通過準確預測股票價格的漲跌情況，投資者可以制定更加科學的投資策略，從而獲得更高的收益。然而，股票價格漲跌受到多種因素的影響，包括基本面因素、技術指標和投資者情緒等。投資者情緒作為一種非理性的因素，對股票價格的影響日益顯著。因此，將投資者情緒納入股票價格預測模型是提高預測準確性的重要方向之一。

二、相關研究

在股票市場預測方面，研究者們提出了各種各樣的方法和模型。ARIMA模型是最常用的統(tǒng)計預測模型之一，但其在處理非線性和非平穩(wěn)時間序列方面存在一定的局限性。同時，傳統(tǒng)模型往往只考慮了股票的歷史價格信息，忽略了其他相關因素的影響。因此，約束模型的預測能力和穩(wěn)定性。

三、方法介紹

本文提出的預測模型主要包括兩個關鍵步驟，即經驗模態(tài)分解（EMD）和長短期記憶網絡（LSTM）。EMD是一種數(shù)據分解方法，能夠將非線性和非平穩(wěn)信號分解為若干固有模態(tài)函數(shù)（IMF）。LSTM是一種常用于序列數(shù)據處理的深度學習模型，具有記憶性和長依賴性的特點。

1.數(shù)據預處理

首先，我們需要獲取股票價格數(shù)據和投資者情緒指標數(shù)據。股票價格數(shù)據是預測模型的主要輸入變量，而投資者情緒指標數(shù)據則是模型的輔助變量。然后，我們對原始數(shù)據進行歸一化和平滑處理，以消除數(shù)據的噪聲和異常值。

2.經驗模態(tài)分解（EMD）

接下來，我們對歸一化和平滑后的股票價格數(shù)據進行EMD分解。通過分解過程，我們可以得到一系列IMF分量和一個剩余分量。每個IMF分量代表了不同的時間尺度信息，包含了股票價格中的不同波動因素。

3.長短期記憶網絡（LSTM）

利用得到的IMF分量和投資者情緒指標數(shù)據，我們構建一個LSTM預測模型。LSTM模型具有記憶性和長期依賴性的特點，適合處理股票價格時間序列數(shù)據。通過學習歷史股票價格和投資者情緒信息之間的關系，模型可以預測未來股票價格的漲跌情況。

四、實證分析

我們選擇了某股票市場的日度股票價格數(shù)據和相關的投資者情緒指標數(shù)據。將數(shù)據集劃分為訓練集和測試集，其中訓練集用于模型的訓練和參數(shù)優(yōu)化，測試集用于模型的評估和驗證。

實證結果表明，本文提出的基于EMD和LSTM的股票價格預測模型在預測準確性方面具有較好的效果。與傳統(tǒng)的ARIMA模型相比，本文模型能夠更好地捕捉股票價格的非線性和非平穩(wěn)特性，同時考慮了投資者情緒對股票價格的影響。

五、結論與啟示

本文通過將經驗模態(tài)分解和長短期記憶網絡相結合，在股票價格預測中融入了投資者情緒信息。實證結果表明，該模型在預測準確性和穩(wěn)定性方面具有一定的優(yōu)勢。本文研究的主要創(chuàng)新點是將傳統(tǒng)的時間序列預測方法與深度學習模型相結合，從而提高了股票價格預測的能力。

然而，本文的研究仍存在一些局限性。首先，我們僅考慮了投資者情緒對股票價格的直接影響，忽略了其他相關因素的作用。其次，我們的研究樣本是某特定股票市場的數(shù)據，可能存在市場特異性的問題。因此，未來研究可以進一步擴展樣本和引入更多的相關因素，以提高模型的預測能力和適用范圍。

關鍵詞：經驗模態(tài)分解、長短期記憶網絡、股票價格預測、投資者情在本文中，我們提出了一種基于經驗模態(tài)分解（EMD）和長短期記憶網絡（LSTM）的股票價格預測模型，并將投資者情緒指標數(shù)據融入到模型中。我們使用市場的日度股票價格數(shù)據和相關的投資者情緒指標數(shù)據來劃分數(shù)據集，其中訓練集用于模型的訓練和參數(shù)優(yōu)化，測試集用于模型的評估和驗證。

我們的實證結果表明，與傳統(tǒng)的ARIMA模型相比，我們提出的模型在預測準確性方面具有較好的效果。這是因為我們的模型能夠更好地捕捉股票價格的非線性和非平穩(wěn)特性，并且考慮了投資者情緒對股票價格的影響。通過將經驗模態(tài)分解和長短期記憶網絡相結合，我們能夠充分利用投資者情緒指標數(shù)據來提高股票價格的預測能力。

我們的研究還具有一定的創(chuàng)新點。我們將傳統(tǒng)的時間序列預測方法與深度學習模型相結合，從而提高了股票價格預測的能力。我們的模型不僅能夠捕捉到股票價格的長期趨勢，還能夠捕捉到短期波動。這使得我們的模型在預測準確性和穩(wěn)定性方面具有一定的優(yōu)勢。

然而，我們的研究仍然存在一些局限性需要解決。首先，我們僅考慮了投資者情緒對股票價格的直接影響，忽略了其他相關因素的作用。未來的研究可以考慮引入更多的相關因素，如宏觀經濟指標、公司財務狀況等，以提高模型的預測能力和適用范圍。

其次，我們的研究樣本是某特定股票市場的數(shù)據，可能存在市場特異性的問題。未來的研究可以擴展樣本，利用多個市場的數(shù)據來驗證模型的有效性和穩(wěn)定性。

總之，通過將經驗模態(tài)分解和長短期記憶網絡相結合，我們提出的股票價格預測模型在預測準確性和穩(wěn)定性方面具有優(yōu)勢。未來的研究可以進一步改進模型，引入更多的相關因素和擴展樣本，以提高模型的預測能力和適用范圍。我們的研究對于股票市場的參與者、投資者和決策者具有一定的啟示意義綜上所述，我們的研究結合了經驗模態(tài)分解和長短期記憶網絡，提出了一種預測股票價格的模型，該模型具有一定的創(chuàng)新性和優(yōu)勢。通過利用投資者情緒指標數(shù)據，我們能夠提高股票價格的預測能力，并捕捉到長期趨勢和短期波動。然而，我們的研究仍然存在一些局限性，需要進一步解決。

首先，我們僅考慮了投資者情緒對股票價格的直接影響，忽略了其他相關因素的作用。未來的研究可以引入更多的相關因素，如宏觀經濟指標、公司財務狀況等，以提高模型的預測能力和適用范圍。這樣的研究可以更全面地分析股票價格的影響因素，使預測結果更加準確和可靠。

其次，我們的研究樣本僅包括某特定股票市場的數(shù)據，可能存在市場特異性的問題。未來的研究可以擴展樣本，利用多個市場的數(shù)據來驗證模型的有效性和穩(wěn)定性。通過比較不同市場的數(shù)據，我們可以更好地了解股票市場的共性和差異，從而提高模型的泛化能力。

此外，我們的研究還可以進一步改進模型的算法和框架。例如，我們可以嘗試不同的神經網絡結構或使用其他深度學習模型，以提高模型的預測能力。同時，我們可以探索更合適的參數(shù)設置和優(yōu)化方法，以提高模型的效率和收斂速度。

最后，我們的研究對于股票市場的參與者、投資者和決策者具有一定的啟示意義。通過利用投資者情緒指標數(shù)據提高股票價格的預測能力，投資者可以更好地制定投資策略和決策，降低投資風險。此外，我們的研究也為進一步研究股票市場的預測和分析提供了一種新