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最新 基于M带小波变换的SVR和RNN-LSTM股票预测模型

归档日期:05-15       文本归类:多分辨率分析      文章编辑:爱尚语录

  预测未来股票的价值一直是大家都很关注的话题,尽管它是非常困难。这种困难来自于股票的非平稳行为,没有任何明确的形式。因此,最好的方式是通过分析股票数据。为了处理大数据集,目前的默认的方法是使用移动平均线。然而,利用小波变换代替移动平均法对股票信号进行去噪,可以使金融数据平滑,更准确地分解。这种新的转化、去噪和更稳定的股票数据可以通过非参数统计方法跟踪,如SVR和基于递归神经网络(RNN)的长短时记忆(LSTM)网络来预测未来的股票价格。通过这些方法,人们可以得到更准确的股票预测。

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