1摘要

1.1研究背景和目的

本研究旨在探索利用深度学习技术中的长短期记忆网络(LSTM)对股票交易数据进行特征分析与未来走势预测的可能性。通过分析开盘价、最高价、最低价、收盘价、昨收价、涨跌额、涨跌幅等因素对股票价格的影响，我们建立了一个基于LSTM的预测模型。在实证研究中，我们使用后复权的股票交易数据进行模型训练和验证，并评估了模型的预测准确性。研究结果表明，LSTM模型在股票价格预测中具有较高的准确性和预测能力，为投资者提供了一个更加准确和可靠的股票预测工具。

2. 研究方法

2.1数据收集数据源介绍

本文的数据来源于A股至今未被退市的公司数据取用了公司股价的后复权数据

2.2后复权数据的选择理由

后复权数据具有以下优点

（1）反映真实价值： 后复权数据考虑了股票的拆分、分红等因素，能够更准确地反映股票的真实价值。

（2）提高数据连续性： 通过使用后复权数据，我们可以确保数据的连续性。这是因为后复权数据能够将历史股票价格与当前价格连接起来，形成一个连续的价格序列。

（3）避免价格歧义： 在股票市场中，价格的调整可能会导致价格歧义。使用后复权数据可以消除这种歧义，从而提高研究的可信度和可重复性。

2.3特征工程所选特征的描述

基于历史数据，我们分析了开盘价、最高价、最低价、收盘价、昨收价、涨跌额、涨跌幅等特征对未来股价的预测价值。这些特征为LSTM网络提供了输入。

2.4数据预处理和标准化

2.4.1数据预处理

我们关注以下几个特征：开盘价、最高价、最低价、收盘价、昨收价、涨跌额、涨跌幅。

2.4.2数据标准化

为了使模型训练更为高效，我们对数据进行了标准化处理。使用的公式为：

其中，和 分别是数据集中的最大值和最小值。

（图1：标注化前后的数据对比）

2.5LSTM模型架构

我们选择了LSTM网络，因为它适合处理时间序列数据，能够捕捉数据中的长期依赖性。LSTM单元的核心是细胞状态和三个门（输入门、遗忘门、输出门），它们共同决定信息如何被更新和传递。

LSTM公式

遗忘门   

输入门

候选细胞状态  

细胞状态更新

输出门和隐藏状态

损失函数：使用均方误差（MSE）作为损失函数在每个训练周期结束时，我们都会评估模型在验证集上的性能，以监控其泛化能力。

2.6LSTM网络结构网络架构的选择和理由

（1）捕捉长期依赖关系： 股票价格的变化通常具有较长的时间依赖关系，传统的神经网络模型往往难以捕捉到这种长期的依赖关系。而LSTM模型通过内部的门控结构，能够更好地保留长期的记忆，从而更好地捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系。

（2）适用于时间序列数据： LSTM模型是一种适用于处理时间序列数据的神经网络模型，具有良好的时间序列建模能力。通过引入多个LSTM层，我们可以增加网络的深度，从而提高模型在时间序列数据上的表现。

（3）减少过拟合： 多层LSTM结构可以增加模型的复杂度、增加了模型的容量，有助于减少过拟合的风险。通过适当的正则化和优化技术，可以有效地控制模型的复杂度，提高模型的泛化能力。

2.7代码示例

（图二：代码示例）

3. 实验与结果

3.1模型

本研究中采用了长短期记忆网络（LSTM）模型来预测股票价格。LSTM是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），特别适合于处理和预测时间序列数据中的长期依赖关系。我们的模型结构由多个LSTM层组成，以捕获股票价格时间序列中的复杂模式和依赖性。此外，还加入了一个全连接层作为输出层，以从LSTM层中提取的特征中预测未来的股票价格。

模型的输入包括了开盘价、最高价、最低价、收盘价、昨收价、涨跌额、涨跌幅等关键指标，这些指标经过预处理和标准化后输入到LSTM模型中。我们通过分析这些指标的时间序列数据，训练LSTM模型以预测未来的股票价格。

3.2损失

该模型在训练阶段使用已知的历史股价数据，通过最小化预测值与真实值之间的误差来调整模型的参数。采用均方误差（MeanSquaredError，MSE）作为损失函数，以衡量预测结果与实际股价之间的差异。

下面为预测结果：

（平安银行股价及预测值和损失函数）

（国华网安股价及预测值和损失函数）

（深振业股价及预测值和损失函数）

（ST全新股价及预测值和损失函数）

从以上结果可以看出LSTM有较好的预测能力，同时具有较低的损失函数

4. 结论

4.1研究的主要发现

本研究通过深度学习中的长短期记忆网络(LSTM)对股票交易数据进行了特征分析与未来走势预测，并发现LSTM模型可以通过开盘价、最高价、最低价、收盘价、昨收价、涨跌额、涨跌幅等股票交易数据很好地拟合股价。通过对股票数据的收集和预处理，我们建立了一个能够准确预测股票未来走势的模型，实验结果表明，该模型在预测股票价格走势方面表现出了较高的准确性和可靠性。这一发现为利用深度学习技术进行股票价格预测提供了新的思路和方法，对于投资决策和市场分析具有重要意义。