基于时域卷积网络的股票指数预测

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摘   要：股指预测一直是金融研究的热点问题，然而股指数据的非线性、高噪声、非平稳性和不确定性增加了人们预测的难度。时域卷积网络（TCN）吸收了卷积神经网络和循环神经网络的结构优势，在时序数据方面具有很大的潜力。基于此，借助时域卷积网络模型实现对股票指数的预测分析，以开盘价为预测目标，将股指的收盘价、最高价等相关的技术因子作为输入因子，对股票指数进行数据特征提取，训练模型的权值参数，然后通过仿真实验，得到TCN模型预测结果，通过对比实验，论证模型的有效性。（剩余5260字）

试读结束

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