StockBot: Using LSTMs to Predict Stock Prices
已经尝试使用许多方法来评估金融市场以预测其行为，从而做出明智和有利可图的投资决策。由于高度非线性的趋势和相互依赖性，往往很难制定一个统计方法来阐明整个市场行为。为此，我们提出了一个基于长短期记忆（LSTM）的模型，该模型利用时间序列数据的序列结构来提供准确的市场预测。然后，我们开发了一个决策StockBot，在一天结束时买入/卖出股票，目标是利润最大化。我们成功地展示了一个准确的预测模型，因此我们的StockBot可以超越市场，并可以制定策略，获得比市场上最激进的ETF高出约15倍的收益。
2022-07-30 q-fin.ST
Contrasting the efficiency of stock price prediction models using various types of LSTM models aided with sentiment analysis
SRM Institute OF Science And Technology（SRM科学技术学院）
该研究围绕短期与长期股价预测，探索如何结合公司预测、行业表现及公司状况来选择最优预测模型。
2023-07-15 cs.LG q-fin.ST
Previsão dos preços de abertura, mínima e máxima de índices de mercados financeiros usando a associação de redes neurais LSTM
为了做出好的投资决策，投资者知道如何对金融时间序列进行好的分析是至关重要的。在这种情况下，对股票价格的价值和趋势的预测研究变得更加相关。目前，有不同的方法来处理这项任务。两个主要的是股票价格和技术指标的历史分析，以及对市场的新闻，博客和推文中的情绪分析。一些最常用的统计和人工智能技术是遗传算法，支持向量机（SVM）和人工神经网络的不同架构。这项工作提出了一种基于三个不同LSTM神经网络关联的模型的改进，每个神经网络并行预测分析后第二天证券交易所指数的开盘价、最低价和最高价。该数据集由全球最大的证券交易所的10多个指数的历史数据组成。结果表明，该模型能够预测趋势和股票价格与合理的准确性。
2021-07-29 q-fin.ST
FinBERT-LSTM: Deep Learning based stock price prediction using News Sentiment Analysis
SRM Institute of Science and Technology（SRM科学技术研究所）
经济严重依赖股票市场。上升趋势通常对应于繁荣，而下降趋势则与衰退相关。因此，长期以来，预测股票市场一直是研究和实验的中心。能够预测市场的短期走势使投资者能够从投资中获得更大的回报。股票价格极不稳定，对金融市场十分敏感。在本文中，我们使用深度学习网络来预测股票价格，吸收金融，商业和技术新闻文章，这些文章提供了有关市场的信息。首先，我们创建了一个简单的多层感知器（MLP）网络，然后扩展到更复杂的递归神经网络（RNN），如长短期记忆（LSTM），最后提出了FinBERT-LSTM模型，该模型通过分析短期市场信息，整合新闻文章情绪来更准确地预测股票价格。然后，我们在NASDAQ-100指数股票数据和纽约时报新闻文章上训练模型，以使用平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和准确性指标来评估MLP、LSTM、FinBERT-LSTM模型的性能。
2022-11-11 cs.LG q-fin.ST
Predict stock prices with ARIMA and LSTM
本文采用MAE、MSE和RMSE三个绩效指标对LSTM和ARIMA模型预测的不同股票的绩效进行了分析。本文选取了www.example.com上的50只上市公司股票作为研究对象。本工作中使用的数据集包括交易日的最高价格，对应于2010年1月1日至2018年12月31日期间。对于LSTM模型，选择2010年1月1日至2015年12月31日的数据作为训练集，2016年1月1日至2017年12月31日的数据作为验证集，2018年1月1日至2018年12月31日的数据作为测试集。在ARIMA模型中，选取2016年1月1日至2017年12月31日的数据作为训练集，选取2018年1月1日至2018年12月31日的数据作为测试集。对于这两个模型，60天的数据被用来预测第二天。分析后认为，ARIMA和LSTM模型都可以预测股票价格，预测结果与实际结果大体一致;而LSTM在预测股票价格（特别是在表达股票价格变化方面）的表现更好，而ARIMA的应用更方便。
2022-08-31 cs.CE q-fin.ST
Combination of window-sliding and prediction range method based on LSTM model for predicting cryptocurrency
本研究的目的是建立基于金融理论的加密货币价格趋势模型，使用LSTM模型，在窗口长度和预测范围之间进行多种组合，还应用了随机游走模型，并设置了不同的参数。
2021-02-09 q-fin.ST
Comparative Analysis of LSTM, GRU, and Transformer Models for Stock Price Prediction
University of Connecticut（康涅狄格大学）；University of Rochester（罗切斯特大学）；Northeastern University（东北大学）
本文以AI驱动的股票价格趋势预测为核心，使用特斯拉2015至2024年数据比较了LSTM、GRU和Transformer模型，实验表明LSTM模型准确率达94%，有助于投资者做出明智决策。
2024-10-20 cs.LG q-fin.ST
Robust Analysis of Stock Price Time Series Using CNN and LSTM-Based Deep Learning Models
Praxis Business School（普拉克西斯商学院）
股票价格和股票价格运动模式的预测一直是一个关键的研究领域。虽然众所周知的有效市场假说排除了准确预测股票价格的任何可能性，但文献中有正式的命题证明了预测系统的准确建模，可以使我们以非常高的准确度预测股票价格。在本文中，我们提出了一套基于深度学习的回归模型，可以在股票价格预测中获得非常高的准确性。为了建立我们的预测模型，我们使用了2012年12月31日至2015年1月9日期间在印度国家证券交易所（NSE）上市的知名公司的历史股价数据。股票价格在一周内的每个工作日每隔五分钟记录一次。利用这些极其精细的股价数据，我们构建了四个卷积神经网络（CNN）和五个基于长短期记忆（LSTM）的深度学习模型，用于准确预测未来股价。我们提供了详细的结果，我们提出的所有模型的预测精度的基础上，他们的执行时间和均方根误差（RMSE）值。
2021-01-02 cs.LG q-fin.ST
Bitcoin Price Forecasting Based on Hybrid Variational Mode Decomposition and Long Short Term Memory Network
School of Mathematical and Statistical Science, College of Sciences, University of Texas Rio Grande Valley（数学与统计科学学院，科学学院，德克萨斯理工大学里奥格兰德谷分校）
针对比特币价格频繁波动问题，提出VMD分解价格序列并用LSTM分别建模各IMF后聚合预测的混合方法，实验表明其在RMSE、MAE和R2上均优于标准LSTM，可可靠预测30天价格。
2025-09-11 cs.LG q-fin.ST
Forecasting directional movements of stock prices for intraday trading using LSTM and random forests
BITS Pilani（比尔拉科学技术学院）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
我们采用随机森林和LSTM网络（更准确地说是CuDNNLSTM）作为训练方法，分析它们在预测1993年1月至2018年12月期间标准普尔500指数成分股的样本外方向性走势方面的有效性。我们引入了一个多功能的设置，不仅包括收盘价的回报，但也相对于开盘价和日内回报。作为交易策略，我们使用Krauss et al.（2017）和Fischer & Krauss（2018）作为基准。在每个交易日，我们买入概率最高的10只股票，卖空概率最低的10只股票，以获得超过市场的日内回报--所有股票的货币权重都是相同的。我们的实证结果表明，在交易成本之前，多特征设置使用LSTM网络提供了0.64%的每日回报，使用随机森林提供了0.54%的每日回报。因此，我们的表现优于Fischer & Krauss（2018）和Krauss et al.（2017）中的单一特征设置，仅包括收盘价的每日回报，LSTM和随机森林的相应每日回报分别为0.41%和0.39%。
2021-06-30 cs.LG q-fin.ST stat.ML
The Interpretability of LSTM Models for Predicting Oil Company Stocks: Impact of Correlated Features
K. N. Toosi University of Technology（K.N.图斯工业大学）；Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM)（基础科学研究所（IPM））
本研究通过设计标准LSTM网络并使用相关数据集训练，探讨相关特征对石油公司股票预测模型可解释性的影响，发现添加相关特征不提升可解释性，提示LSTM模型在股票预测中可解释性有限，需谨慎依赖。
2023-12-20 cs.AI q-fin.ST
Stock Price Prediction Using Machine Learning and LSTM-Based Deep Learning Models
Praxis Business School（普拉克斯商学院）
长期以来，股票价格预测一直是一个重要的研究领域。虽然有效市场假说的支持者认为，这是不可能准确地预测股票价格，有正式的命题表明，准确的建模和设计适当的变量可能会导致模型使用股票价格和股票价格的运动模式可以非常准确地预测。在这项工作中，我们提出了一种混合建模方法，用于股票价格预测，建立不同的机器学习和基于深度学习的模型。为了我们的研究目的，我们使用了印度国家证券交易所（NSE）在2014年12月29日至2020年7月31日期间的NIFTY 50指数值。我们使用由2014年12月29日至2018年12月28日期间的NIFTY 50指数记录组成的训练数据建立了八个回归模型。使用这些回归模型，我们预测了2018年12月31日至2020年7月31日期间NIFTY 50的开放值。然后，我们通过使用长期和短期记忆（LSTM）网络构建四个基于深度学习的回归模型，并采用一种新的向前走验证方法，来增强我们预测框架的预测能力。我们利用LSTM回归模型的强大功能，使用四种不同的模型预测未来的NIFTY 50开放值，这些模型的架构和输入数据的结构都不同。在所有回归模型的各种度量上给出了广泛的结果。结果清楚地表明，基于LSTM的单变量模型，使用一周前的数据作为输入预测下周的NIFTY 50时间序列的开放值是最准确的模型。
2020-09-20 cs.LG q-fin.ST
Univariate and Multivariate LSTM Model for Short-Term Stock Market Prediction
NIT Hamirpur（国家理工学院哈米尔布尔分校）
长期以来，设计鲁棒且准确的预测模型一直是一个可行的研究领域。虽然功能良好的市场预测者的支持者认为很难准确地预测市场价格，但许多学者不同意。强大而准确的预测系统不仅有助于企业，也有助于个人进行金融投资。本文提出了一个具有两种不同输入方法的LSTM模型，用于预测两家印度公司Reliance Industries和Infosys Ltd.的短期股票价格。从雅虎财经网站上获取了10年（2012-2021）的历史数据，对所提出的方法进行了分析。在第一种方法中，两个选定公司的收盘价直接应用于单变量LSTM模型。对于第二种方法，技术指标值是从收盘价计算出来的，然后集中应用于多变量LSTM模型。对未来几天的短期市场行为进行评估。实验结果表明，方法一对于确定未来趋势是有用的，但是具有技术指标的多变量LSTM模型对于准确预测未来价格行为是有用的。
2022-05-08 cs.AI cs.LG q-fin.ST
Optimizing Time Series Forecasting: A Comparative Study of Adam and Nesterov Accelerated Gradient on LSTM and GRU networks Using Stock Market data
本文比较Adam与NAG优化器在LSTM和GRU上的股市时间序列预测效果，发现Adam优化的GRU模型RMSE最低且收敛最快，最适合股票价格预测。
2024-09-28 q-fin.ST
Stock Price Prediction Using a Hybrid LSTM-GNN Model: Integrating Time-Series and Graph-Based Analysis
University of Reading（雷丁大学）；University of Colorado Colorado Springs（科罗拉多大学科罗拉多斯普林斯分校）
本研究提出融合LSTM与GNN的混合股价预测模型，结合时序特征与股票间关联关系，经扩展窗口验证训练，在历史股票数据上MSE达0.00144，较单一LSTM降低10.6%，优于多个基准模型，为金融分析与实时交易提供新工具。
2025-02-19 cs.AI cs.LG q-fin.ST
Real-Time Prediction of BITCOIN Price using Machine Learning Techniques and Public Sentiment Analysis
International Islamic University Malaysia（马来西亚国际伊斯兰大学）
比特币是第一个数字分散的加密货币，近年来市价总值大幅增长。本文的目的是通过机器学习技术和情绪分析来确定比特币在美元中的可预测价格方向。Twitter和Reddit吸引了研究人员的大量关注，以研究公众情绪。我们将情绪分析和监督机器学习原理应用于从Twitter和Reddit帖子中提取的推文，并分析了推文中比特币价格走势与情绪之间的相关性。我们探索了几种使用监督学习的机器学习算法，以开发预测模型并提供对未来市场价格的信息分析。由于难以评估时间序列（ARIMA）模型的确切性质，因此通常很难做出适当的预测。然后，我们继续使用长短期记忆细胞（LSTM）实现递归神经网络（RNN）。因此，我们使用长短期记忆（LSTM）技术分析了比特币价格的时间序列模型预测，并将比特币价格的可预测性和比特币推文的情绪分析与标准方法（ARIMA）进行了比较。LSTM的RMSE（均方根误差）为198.448（单特征）和197.515（多特征），而ARIMA模型的RMSE为209.263，这表明具有多特征的LSTM显示出更准确的结果。
2020-06-18 cs.LG q-fin.ST
Leveraging RNNs and LSTMs for Synchronization Analysis in the Indian Stock Market: A Threshold-Based Classification Approach
Shiv Nadar Institution of Eminence（希夫·纳达尔卓越机构）
本研究提出结合非线性时间序列分析与RNN、LSTM的股价同步性预测方法，在印度20只高市值股票21年数据集上实现0.98准确率与0.83的F1值，为交易策略和风险管理提供支撑。
2024-08-27 cs.LG q-fin.ST
Comparative Study of Bitcoin Price Prediction
University of Louisiana at Lafayette（路易斯安那大学拉法叶分校）
本研究对比LSTM和GRU神经网络模型在比特币价格预测中的表现，通过五折交叉验证和L2正则化优化模型，发现GRU模型（MSE=4.67）准确率优于LSTM（MSE=6.25），为金融时间序列预测提供参考。
2024-05-13 cs.LG q-fin.ST
Comparative Study of Machine Learning Models for Stock Price Prediction
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Department of Electrical & Computer Engineering（电气与计算机工程系）
在这项工作中，我们将机器学习技术应用于历史股票价格，以预测未来的价格。为了实现这一点，我们使用递归的方法，是适当的处理时间序列数据。特别是，我们将线性卡尔曼滤波器和不同种类的长短期记忆（LSTM）架构应用于10年（1/1/2011 - 1/1/2021）的历史股票价格。我们通过计算每只股票的预测值与历史值的误差来量化这些模型的结果。我们发现，在我们研究的算法中，一个简单的线性卡尔曼滤波器可以预测低波动性股票的第二天价值（例如，微软（Microsoft）令人惊讶地好。然而，在高波动性股票的情况下（例如，特斯拉）更复杂的LSTM算法明显优于卡尔曼滤波器。我们的研究结果表明，我们可以对不同类型的股票进行分类，然后为每种股票类型训练一个LSTM。该方法可用于自动生成目标回报率的投资组合。
2022-01-31 cs.LG q-fin.ST
DP-LSTM: Differential Privacy-inspired LSTM for Stock Prediction Using Financial News
Columbia University（哥伦比亚大学）；Beijing Institute of Technology（北京理工大学）
股票价格预测是股票市场价值投资的重要内容。特别是，利用金融新闻文章的短期预测，近年来是有前途的。在本文中，我们提出了一种用于股票价格预测的新型深度神经网络DP-LSTM，它将新闻文章作为隐藏信息，并通过差分隐私机制整合不同的新闻来源。首先，在自回归滑动平均模型（ARMA）的基础上，考虑财经新闻文章的信息，建立了一个情感ARMA模型。然后，设计了一个基于LSTM的深度神经网络，它由三个组件组成：LSTM，VADER模型和差分隐私（DP）机制。所提出的DP-LSTM方案可以减少预测误差并提高鲁棒性。在S&P 500股票上的大量实验表明，（i）所提出的DP-LSTM在预测结果的平均MPA上实现了0.32%的改进，以及（ii）对于市场指数S&P 500的预测，我们在MSE上实现了高达65.79%的改进。
2019-12-20 cs.CL q-fin.ST
Profitability Analysis in Stock Investment Using an LSTM-Based Deep Learning Model
Praxis Business School（普拉克斯商学院）
设计鲁棒系统来精确预测股票的未来价格一直被认为是一个非常具有挑战性的研究问题。更具有挑战性的是建立一个系统，用于根据预测的未来股票价格构建最佳股票投资组合。我们提出了一个基于深度学习的回归模型，该模型建立在长短期记忆网络（LSTM）网络上，该网络自动分割网络，并根据股票的股票代码名称提取指定的开始和结束日期对的历史股票价格，并预测未来的股票价格。我们部署的75个重要的股票从印度股票市场的15个关键部门选择的模型。对于每种股票，评估模型的预测准确性。此外，股票价格的预测值被用作投资决策的基础，并计算投资回报。广泛的结果提出的模型的性能。结果的分析表明，该系统的功效和有效性，并使我们能够比较行业的盈利能力，从投资者的角度来看，在股票市场。
2021-04-06 cs.LG q-fin.ST
Transformers versus LSTMs for electronic trading
Imperial College London（帝国理工学院）
本文基于高频限价订单簿数据，系统对比了LSTM与Transformer在金融时间序列预测中的表现，提出DLSTM新模型，发现LSTM在差分序列预测上更稳健，而Transformer仅在绝对价格预测上有有限优势。
2023-09-20 cs.LG econ.EM q-fin.ST
Forecasting Commodity Prices Using Long Short-Term Memory Neural Networks
AKADEMIYA2063（2063学院）；International Food Policy Research Institute（国际食物政策研究所）
本文应用递归神经网络（RNN）方法对棉花和石油价格进行预测。我们展示了这些来自机器学习的新工具，特别是长短期记忆（LSTM）模型，如何补充传统方法。我们的研究结果表明，机器学习方法与数据拟合得相当好，但在样本预测方面，并没有系统地优于自回归综合移动平均（ARIMA）模型等经典方法。然而，平均预测从两种类型的模型提供更好的结果相比，任何一种方法。与ARIMA和LSTM相比，棉花平均预测的均方根误差（RMSE）分别低0.21%和21.49%。对于石油，预测平均并没有提供RMSE方面的改善。我们建议使用预测平均法，并将我们的分析扩展到广泛的商品价格。
2021-01-15 cs.LG q-fin.ST
Predicting Stock Price Direction on Earnings Announcement Days using Multi-modal Deep Learning
ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
本研究结合基本面指标、技术指标和新闻情感，利用LSTM和Transformer模型预测盈利公告日的股价方向，发现Transformer在识别波动方面更敏感，且新闻情感有助于提升性能。
2026-05-25 cs.LG q-fin.ST
Using Deep Learning for price prediction by exploiting stationary limit order book features
在过去十年中，深度学习（DL）研究的激增成功地为许多难题提供了解决方案。定量分析领域一直在缓慢地适应新方法来解决其问题，但由于金融数据的非平稳性等问题，在充分利用DL之前必须克服重大挑战。在这项工作中，提出了一种新的构造静态特征的方法，使DL模型能够有效地应用。这些功能在预测限价指令簿的中间价走势的任务中进行了彻底的测试。评估了几种DL模型，例如循环长短期记忆（LSTM）网络和卷积神经网络（CNN）。最后，提出了一种新的模型，该模型结合了CNN提取有用特征的能力和LSTM分析时间序列的能力。组合模型能够在测试的预测范围内优于单独的LSTM和CNN模型。
2018-10-23 cs.LG q-fin.ST stat.ML
Integrating LSTM Networks with Neural Levy Processes for Financial Forecasting
Department of Computer Science, University of Verona（计算机科学系，威尼斯大学）
本文提出了一种结合LSTM网络与神经莱维过程的混合模型，利用灰狼优化器优化LSTM参数，并通过人工神经网络校准模型参数，以提高金融预测的准确性。
2025-11-26 cs.LG q-fin.ST
Prediction Of Cryptocurrency Prices Using LSTM, SVM And Polynomial Regression
Widyatama University（维达亚塔马大学）
本研究针对加密货币价格波动大、投资风险高的问题，构建LSTM、SVM和多项式回归三种预测模型，以均方误差为基准对比性能，发现采用线性核的SVM均方误差仅0.02，表现最优。
2024-03-06 cs.LG q-fin.ST
Bitcoin market route to maturity? Evidence from return fluctuations, temporal correlations and multiscaling effects
基于自2012年以来记录的1分钟价格变化，从收益率分布、波动自相关、赫斯特指数和多尺度效应等方面，对快速崛起的比特币（BTC）市场的波动特性进行了评估。研究结果相比，成熟的世界市场的程式化的事实。虽然早期交易受到系统特定违规行为的影响，但发现在2018年4月之前的几个月里，所有这些统计指标都接近标志成熟度的特征。这可以被视为一个迹象，表明比特币市场，可能还有其他加密货币，具有即将成为一个常规市场的具体潜力，替代外汇（外汇）。由于自交易开始以来就可以获得高频价格数据，比特币为了解市场成熟轨迹的统计特征提供了一个独特的窗口。
2018-07-19 cs.CE econ.EM q-fin.ST
Next-Day Bitcoin Price Forecast Based on Artificial intelligence Methods
Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学）
近年来，比特币价格预测引起了研究人员和投资者的兴趣。然而，以前的研究的准确性不够好。机器学习和深度学习方法已经被证明在这一领域具有很强的预测能力。本文提出了一种结合嵌入式经验模式分解（EEMD）和一种称为长短期记忆（LSTM）的深度学习方法来研究次日比特币价格预测问题。
2021-06-21 cs.LG q-fin.ST
High-performance stock index trading: making effective use of a deep LSTM neural network
University of Macedonia（马其顿大学）
我们提出了一个基于深度长短期记忆（LSTM）的神经网络来预测资产价格，以及一个成功的交易策略，用于根据模型的预测产生利润。我们的工作的动机是这样一个事实，即任何预测模型的有效性本质上是耦合到它所使用的交易策略，反之亦然。这突出表明了在制定共同最佳的模式和战略方面的困难，但也指出了比现行办法更广泛的调查途径。我们的LSTM模型在结构上很简单，并根据过去几个交易日的价格观察结果生成预测。该模型的架构被调整为提高盈利能力，而不是准确性，其策略不是简单地基于价格预测是上涨还是下跌进行交易，而是利用预测回报的分布，以及预测在该分布中的位置携带有关交易预期盈利能力的有用信息。该模型和交易策略在标准普尔500指数、道琼斯工业平均指数（DJIA）、纳斯达克指数和罗素2000指数上进行了测试，在2010-2018年期间分别实现了340%、185%、371%和360%的累计回报率，远远超过了基准的买入并持有策略以及最近的其他努力。
2019-05-08 cs.LG q-fin.ST stat.ML
GA-MSSR: Genetic Algorithm Maximizing Sharpe and Sterling Ratio Method for RoboTrading
外汇是全球最大的金融市场，也是波动最大的市场之一。技术分析在外汇市场中起着重要作用，交易算法是利用机器学习技术设计的。大多数文献使用历史价格信息和技术指标进行培训。然而，市场的噪声性质影响了算法的一致性和盈利能力。为了解决这个问题，我们设计了交易规则功能，这些功能来自技术指标和交易规则。优化技术指标的参数以最大限度地提高交易性能。我们还提出了一个新的成本函数，计算风险调整收益率，夏普和英镑比率（SSR），在努力减少的方差和提取的幅度。利用遗传算法最大化夏普与斯特林比率模型（GA-MSSR）设计了一种自动机器人交易策略（RoboTrading）。该实验是在2018年至2019年6个主要货币对的日内数据上进行的。结果一致显示出显着的正回报和交易系统的性能是优越的使用优化的基于规则的功能。使用5分钟AUDUSD货币对获得的最高回报率为每年320%。此外，与基准模型相比，该模型在最大回撤和收益方差等风险因素方面表现最佳。该代码可以在https://github.com/zzzac/rule-based-forextrading-system上访问
2020-08-16 cs.CE cs.CV q-fin.ST
A Novel Ensemble Deep Learning Model for Stock Prediction Based on Stock Prices and News
Georgia State University（佐治亚州立大学）
近年来，机器学习和深度学习已经成为金融数据分析的流行方法，包括金融文本数据、数值数据和图形数据。本文提出使用情绪分析从多个文本数据源中提取有用的信息，并使用混合集成深度学习模型来预测未来的股票走势。混合集成模型包含两个层次。第一层包含两个递归神经网络（RNN），一个长短期记忆网络（LSTM）和一个门控递归单元网络（GRU），然后是一个完全连接的神经网络作为第二级模型。RNN，LSTM和GRU模型可以有效地捕获输入数据中的时间序列事件，并使用全连接神经网络集成多个单独的预测结果，以进一步提高预测精度。这项工作的目的是解释我们的设计理念，并表明集成深度学习技术可以更有效地预测未来股票价格趋势，并且可以比其他传统方法更好地帮助投资者做出正确的投资决策。
2020-07-23 cs.LG q-fin.ST
Generative Adversarial Network (GAN) and Enhanced Root Mean Square Error (ERMSE): Deep Learning for Stock Price Movement Prediction
Charles Sturt University（查尔斯特大学）；University of Western Sydney（西悉尼大学）；Kent Institute Australia（澳大利亚肯特学院）；Asia Pacific International College（亚太国际学院）；University of Technology, Baghdad（巴格达技术大学）；University of Kurdistan Hewler（库尔德斯坦大学赫威勒）；The University of Da Nang – University of Science and Education（岘港大学-科学教育大学）
股票价格走势预测在金融界和学术界都具有重要意义。股票价格包含着复杂的、不完全的、模糊的信息，这使得预测其发展趋势成为一项极其困难的任务。预测和分析金融数据是一个非线性、时变的问题。随着机器学习和深度学习的快速发展，这一任务可以通过专门设计的网络更有效地执行。本文旨在通过使用生成对抗网络的深度学习架构来提高预测精度并最大限度地减少预测错误损失。提出了一种通用的价格序列预测模型，该模型由相空间重构（PSR）方法和生成对抗网络（GAN）组成，生成对抗网络是由长短期记忆（LSTM）作为生成模型和卷积神经网络（CNN）作为判别模型的两种神经网络组合而成，用于对抗性训练来预测股票市场。LSTM将根据历史基本指标信息生成新的实例，然后CNN将估计数据是否是LSTM预测的或真实的。结果发现，生成对抗网络（GAN）在增强的均方根误差方面表现良好，因为它在预测方向方面的准确度提高了4.35%，处理时间和RMSE分别减少了78秒和0.029。本研究在股票指数的准确性方面提供了较好的结果。看来，所提出的系统集中在最小化均方根误差和处理时间，提高方向预测精度，并提供了一个更好的结果，在准确的股票指数。
2021-11-30 cs.LG cs.NE q-fin.ST
Improved Forecasting of Cryptocurrency Price using Social Signals
Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室）；University of Notre Dame（圣母大学）
社交媒体信号已成功用于开发大规模预测和预期分析。例如，预测股票市场价格和流感爆发。最近，社交数据被用来预测加密货币的价格波动，这是一种具有重大政治和经济影响的新型颠覆性技术。在本文中，我们利用并对比了来自多个社交平台GitHub和Reddit的社交信号的预测能力，特别是用户行为和通信模式，以预测开发人员和社区高度关注的三种加密货币的价格-比特币，以太坊和门罗币。我们评估了神经网络模型的性能，这些模型依赖于在历史价格数据和社会数据上训练的长短期记忆单元（LSTM），而非仅价格LSTM和基线自回归综合移动平均（ARIMA）模型，这些模型通常用于预测股票价格。我们的研究结果不仅表明，在预测每日硬币价格时，社交信号减少了错误，而且还表明Reddit官方社区（r/Bitcoin，r/Ethereum和r/Monero）评论中使用的语言是整体上最好的预测器。我们观察到，与以太坊（7%）和门罗币（8%）相比，模型在预测比特币（4%均方根误差）前一天的价格时更准确。
2019-07-01 cs.LG cs.SI q-fin.ST
A Data-driven Deep Learning Approach for Bitcoin Price Forecasting
Technische Universität Darmstadt（达姆施塔特工业大学）
针对比特币历史数据难以增强的问题，提出基于特征工程的浅层Bi-LSTM模型预测日收盘价，实验证明其优于其他流行预测模型。
2023-10-27 cs.AI cs.LG eess.SP
Risk Management via Anomaly Circumvent: Mnemonic Deep Learning for Midterm Stock Prediction
Columbia University（哥伦比亚大学）；Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；New York University Shanghai（上海纽约大学）
中期股价预测是股票市场价值投资的关键。然而，大多数深度学习模型本质上是短期的，将它们应用于中期预测会遇到很大的累积误差，因为它们无法避免异常。在本文中，我们提出了一种用于中期股票预测的新型深度神经网络Mid-LSTM，它将市场趋势作为隐藏状态。首先，在自回归滑动平均模型（ARMA）的基础上，考虑隐含状态和资本资产定价模型，建立了一个中期ARMA模型。然后，设计了一个基于LSTM的中期深度神经网络，它由三个组件组成：LSTM，隐马尔可夫模型和线性回归网络。提出的Mid-LSTM模型能够避免异常现象，减少较大的预测误差，对影响股价的因素具有较好的解释效果。对标准普尔500指数股票的大量实验表明，（i）所提出的Mid-LSTM在预测准确性方面实现了2-4%的提高，（ii）在投资组合配置投资中，我们实现了高达120.16%的年回报率和2.99的平均夏普比率。
2019-08-03 cs.LG q-fin.ST stat.ML
A Deep Learning Framework for Predicting Digital Asset Price Movement from Trade-by-trade Data
New York University Leonard N. Stern School of Business（纽约大学斯特恩商学院）
本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的深度学习框架，该框架可以从逐个交易的数据中预测加密货币的价格走势。本研究的主要重点是从回顾期预测固定时间范围内的短期价格变化。通过精心设计特征和详细搜索最佳超参数，该模型经过训练，在近一年的逐交易数据上实现了高性能。最佳模型在样本外测试期间提供稳定的高性能（超过60%的准确度）。在现实的交易模拟环境中，模型做出的预测可以很容易地货币化。此外，这项研究表明，LSTM模型可以从逐个交易的数据中提取通用特征，因为学习的参数在其他未包含在训练数据中的加密货币工具上保持了良好的性能。本研究在数据规模和精度方面均超过现有研究，并取得了较高的预测精度。
2020-10-11 cs.AI cs.LG q-fin.ST
Review of deep learning models for crypto price prediction: implementation and evaluation
UNSW Sydney（悉尼新南威尔士大学）
本文综述并评估了LSTM变体、CNN变体及Transformer等深度学习模型在加密货币价格预测中的表现，发现采用多变量方法的卷积LSTM在多项实验设置中预测准确性最佳。
2024-06-02 cs.LG q-fin.ST stat.ML
Attention-based CNN-LSTM and XGBoost hybrid model for stock prediction
Nankai University（南开大学）；Shenzhen Research Institute, Nankai University（南开大学深圳研究院）；Orient Securities Co. Ltd（东方证券股份有限公司）；Guangxi Academy of Social Science（广西社会科学院）
股票市场在经济发展中起着重要的作用。由于股票市场的复杂波动性，对股票价格变化的研究和预测，可以为投资者规避风险。传统的时间序列模型ARIMA不能描述非线性，在股票预测中不能取得满意的效果。由于神经网络具有很强的非线性泛化能力，本文提出了一种基于注意力的CNN-LSTM和XGBoost混合模型来预测股票价格。本文构建的模型将时间序列模型、具有注意机制的卷积神经网络、长短期记忆网络和XGBoost回归量以非线性关系集成在一起，提高了预测精度。该模型能够充分挖掘股票市场多个时期的历史信息。首先通过ARIMA对股票数据进行预处理。然后，采用预训练-微调框架中形成的深度学习架构。预训练模型是基于序列到序列框架的基于注意力的CNN-LSTM模型。该模型首先利用卷积提取原始股票数据的深层特征，然后利用长短期记忆网络挖掘长期时间序列特征。最后，采用XGBoost模型进行微调。结果表明，混合模型更有效，预测精度相对较高，可以帮助投资者或机构进行决策，达到扩大收益、规避风险的目的。源代码可在https://github.com/zshicode/Attention-CLX-stock-prediction上获得。
2023-02-22 cs.LG q-fin.ST
Stock Price Prediction using Sentiment Analysis and Deep Learning for Indian Markets
Northwestern University（西北大学）；Great Learning
股票市场预测一直是一个活跃的研究领域。计算的到来，其次是机器学习，提升了研究的速度，并开辟了新的途径。作为这项研究的一部分，我们的目标是利用历史价格以及情绪数据的可用性来预测股票的未来走势。两个模型被用作练习的一部分，LSTM是第一个以历史价格为自变量的模型。使用强度分析器捕获的情绪分析被用作第二部分使用的随机森林模型的主要参数，一些宏观参数，如黄金，油价，美元汇率和印度政府证券收益率也被添加到模型中，以提高模型的准确性。作为最终产品，使用上述两个模型预测了Reliance、HDFC Bank、TCS和SBI 4只股票的价格。使用RMSE度量评估结果。
2022-04-07 cs.LG q-fin.ST
VertiFuseX: Generalizable Financial Forecasting via Multi-Stream Temporal Fusion
Indian Institute of Technology Jodhpur（印度理工学院焦特布尔分校）
VertiFuseX提出一种混合LSTM架构，通过倒数第二层垂直融合多尺度时间表示，在固定超参数下提升金融预测的准确性和泛化能力，显著降低预测误差并支持轻量部署。
2026-09-14 cs.LG q-fin.ST
Stock Price Prediction Using Time Series, Econometric, Machine Learning, and Deep Learning Models
Praxis Business School（普拉西斯商学院）
长期以来，研究人员一直致力于开发一种可靠、准确的股票价格预测模型。根据文献，如果预测模型被正确地设计和完善，它们可以精心和忠实地估计未来的股票价值。本文展示了一套时间序列，计量经济学，和各种学习为基础的股票价格预测模型。Infosys，ICICI和SUN PHARMA从2004年1月到2019年12月的数据用于训练和测试模型，以了解哪个模型在哪个行业表现最好。本文包含一个时间序列模型（Holt-Winters指数平滑）、一个计量经济模型（ARIMA）、两个机器学习模型（随机森林和MARS）以及两个基于深度学习的模型（简单RNN和LSTM）。MARS已被证明是性能最好的机器学习模型，而LSTM已被证明是性能最好的深度学习模型。但总体而言，对于所有三个部门- IT（根据Infosys数据），银行业（根据ICICI数据）和健康（根据SUN PHARMA数据），MARS已被证明是销售预测中表现最好的模型。
2021-11-01 cs.LG econ.EM q-fin.ST
Modeling Financial Time Series using LSTM with Trainable Initial Hidden States
Samsung Research Samsung Electronics Co., Ltd.（三星电子有限公司三星研究院）
在时间序列中提取先前未知的模式和信息是许多实际应用的核心。在这项研究中，我们介绍了一种使用深度学习模型建模金融时间序列的新方法。我们使用一个长短期记忆（LSTM）网络，配备了可训练的初始隐藏状态。通过学习重构时间序列，该模型可以用其参数表示高维时间序列数据。对韩国股票市场数据的实验表明，该模型能够捕捉到大量股票价格在其潜空间中的相对相似性。此外，该模型还可以从潜在空间预测未来股票的走势。该方法可以识别多个时间序列之间的关系，并可应用于金融领域，如投资组合优化。
2020-07-14 cs.LG q-fin.PM q-fin.ST
Stock Price Prediction and Traditional Models: An Approach to Achieve Short-, Medium- and Long-Term Goals
Federal College of Animals Health and Production Technology（联邦动物健康与生产技术学院）；New York Institute of Technology（纽约理工学院）
本研究比较了LSTM、GRU等深度学习模型与ARIMA等传统统计方法在尼日利亚股市短中长期价格预测中的表现，发现深度学习模型预测更准确但计算成本高且可解释性较差。
2024-09-29 cs.LG q-fin.CP q-fin.ST
News-Driven Stock Price Forecasting in Indian Markets: A Comparative Study of Advanced Deep Learning Models
Pegasystems India Worldwide Pvt Ltd（佩加系统印度私人有限公司）；Vardhaman College of Engineering（瓦尔达曼工程学院）；Vasavi College of Engineering（瓦萨维工程学院）；D. K. College（D.K.学院）
本研究利用印度国家银行30年历史数据，结合LSTM、Facebook Prophet、SARIMA等深度学习模型及新闻情感分析，对印度市场股票价格进行预测比较研究。
2024-10-14 cs.LG q-fin.ST
Comparative Study of Long Short-Term Memory (LSTM) and Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM): Prediction of Stock Market Movement
University of the Punjab（旁遮普大学）；University of Jeddah（吉达大学）
本研究针对巴基斯坦股市走势预测难题，采用LSTM和QLSTM模型，基于2004-2020年26项多维度指标月度数据预测KSE 100指数，对比发现QLSTM是更具潜力的股市趋势预测技术。
2024-09-04 cs.AI cs.LG q-fin.ST
Forecasting Bitcoin closing price series using linear regression and neural networks models
University of Cagliari（卡利亚里大学）
本文研究了如何利用前几天的价格和交易量数据来预测比特币的每日收盘价序列。比特币的价格行为在很大程度上仍未被探索，这带来了新的机会。我们将我们的结果与两个关于比特币价格预测的现代作品进行了比较，并与最近一篇著名的论文进行了比较，该论文使用了英特尔，国家银行股票和微软的纳斯达克每日收盘价，时间跨度为3年。我们并行地采用了不同的方法，实现了统计技术和机器学习算法。单变量序列预测的SLR模型仅使用收盘价，而多变量序列的MLR模型同时使用价格和数量数据。我们对这些序列应用ADF检验，结果与随机游走无法区分。我们还使用了两种人工神经网络：MLP和LSTM。然后，我们将数据集划分为较短的序列，代表不同的价格制度，使用一个以上的先前价格获得最佳结果，从而证实了我们的制度假设。所有模型均采用MAPE和相对RMSE进行评价。它们表现良好，总体上优于基准中获得的结果。根据结果，可以证明所提出的方法的有效性及其对最新技术的贡献。
2020-01-04 cs.LG q-fin.ST stat.ML
Feature Engineering for Mid-Price Prediction with Deep Learning
Tampere University（坦佩雷大学）；Danmarks Nationalbank（丹麦国家银行）；Aarhus University（奥胡斯大学）
由于限价订单簿（LOB）的复杂性和动态性，基于LOB数据的中间价走势预测是一项具有挑战性的任务。到目前为止，基于LOB数据提取相关特征的尝试非常有限。在本文中，我们解决这个问题，设计了一套新的手工制作的功能，并进行了广泛的实验评估的液体和非流动性股票。更具体地说，我们实现了一组新的计量经济学特征，这些特征捕获了基础证券的统计特性，用于中间价预测任务。此外，我们开发了一个新的实验协议，在线学习，把任务作为一个多目标优化问题，并预测i）下一个价格变动的方向和ii）的数量订单簿事件发生，直到发生的变化。为了预测中间价走势，这些特征被输入到九个不同的深度学习模型中，这些模型基于多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）神经网络。该方法的性能，然后评估液体和非流动性股票，这是基于TotalView-ITCH美国和北欧股票，分别。对于某些股票，结果表明，正确选择特征集和模型可以成功预测股价波动需要多长时间。
2019-06-07 cs.LG q-fin.ST
A Robust Predictive Model for Stock Price Prediction Using Deep Learning and Natural Language Processing
NSHM Knowledge Campus（NSHM知识学院）
股票价格未来走势的预测一直是许多研究工作的主题。有大量的文献对股票价格的技术分析，其目的是确定股票价格走势的模式，并从中获得利润。提高预测精度仍然是这一研究领域最大的挑战。我们提出了一种使用机器学习、深度学习和自然语言处理的混合方法来预测股价走势。我们选择印度国家证券交易所的NIFTY 50指数值，并收集其三年（2015年至2017年）的每日价格变动。基于2015年至2017年的数据，我们使用机器学习建立了各种预测模型，然后使用这些模型预测NIFTY 50在2018年1月至2019年6月期间的收盘价，预测范围为一周。为了预测价格走势模式，我们使用了一些分类技术，而为了预测股票的实际收盘价，我们使用了各种回归模型。我们还构建了一个基于长期和短期记忆的深度学习网络来预测股票的收盘价，并将机器学习模型的预测精度与LSTM模型进行了比较。我们通过在twitter数据上集成情绪分析模块，将公众对股票价格的情绪与市场情绪相关联，进一步增强了预测模型。这是通过使用twitter情绪和前一周收盘价来预测下周的股价走势。我们使用基于自组织模糊神经网络的交叉验证方法测试了我们提出的方案，发现了非常有趣的结果。
2019-12-09 cs.LG q-fin.ST
A new approach for trading based on Long Short Term Memory technique
National School for Computer Science and Systems analysis（国家计算机科学与系统分析学院）；Mohamed V University（穆罕默德五世大学）
股票市场预测一直是利益相关者、交易者和投资者的关键。我们开发了一个集合长短期记忆（LSTM）模型，包括两个时间频率（年度和每日参数），以预测第二天的收盘价（提前一步）。基于四步方法，该方法是两种LSTM算法的串行组合。本文对417家纽约证券交易所上市公司进行了实证研究。基于开盘高、收盘低指标和其他财务指标，该方法证明了股票市场预测的改进。
2020-01-10 cs.LG q-fin.ST
Effects of Daily News Sentiment on Stock Price Forecasting
Tiger Analytics（泰格分析公司）；Genpact（简柏特公司）；PWC（普华永道）；Techno India University（印度理工大学）；Praxis Business School（普拉克西斯商学院）
本文构建约3.7年、近50万篇新闻的NIFTY50新闻数据库，结合价格与多来源情绪分数训练LSTM，比较加入新闻情绪特征对股价预测性能的影响。
2023-08-02 cs.LG q-fin.ST
A Hierarchical conv-LSTM and LLM Integrated Model for Holistic Stock Forecasting
Birla Institute of Technology, Mesra（比拉理工学院梅萨分校）；York University（约克大学）
本文提出一种结合两级 Conv-LSTM 与 LLM 的集成模型，利用 Conv-LSTM 分析历史价格和技术指标的时间序列特征，并结合 LLM 处理金融新闻等文本的情感与上下文，以提供更准确且具丰富上下文的整体股票预测与建议。
2024-09-30 cs.AI cs.LG q-fin.ST
Stock Price Prediction Under Anomalous Circumstances
University of Rochester（罗切斯特大学）
股票市场波动复杂，2020年更是如此。由于COVID-19大流行等一系列全球和地区“黑天鹅”，美国股票市场在3月9日至16日的一周内三次触发熔断机制，这在历史上是前所未有的。受此影响，个别公司的股票价格也以任何预先开发的预测模型都无法预测的速度暴跌。它揭示了缺乏令人满意的模型，可以预测股票价格的变化时，灾难性的，极不可能的事件发生。为了填补这类模型的空白，并帮助防止投资者在不确定的时期遭受重大损失，本文旨在捕捉异常情况下股票价格的运动模式。首先，我们通过拟合一个标准的ARIMA模型来检测连续股票价格中的异常值，并确定预测与实际值显著偏离的点。使用选定的数据点，我们分别在个股水平、行业水平和一般市场水平上训练ARIMA和LSTM模型。由于公众情绪对股票市场的影响巨大，因此情绪分析也以情绪分数的形式纳入模型中，情绪分数是从Reddit上对特定股票的评论转换而来的。基于2016年至2020年期间100家公司的股票价格，该模型的平均预测准确率达到98%，可用于优化现有的预测方法。
2021-09-14 cs.LG q-fin.ST
Exploiting Supply Chain Interdependencies for Stock Return Prediction: A Full-State Graph Convolutional LSTM
Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento（信息工程与计算机科学系，特伦托大学）
本文提出FS-GCLSTM模型，通过整合价值链关系与图卷积机制，提升股票收益率预测的准确性与投资回报率。
2025-12-07 cs.LG q-fin.CP q-fin.ST
