【摘 要】
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随着我国经济建设的发展,预测股票市场的走势已经是各投资机构和广大散户关注的一个焦点.由于股票市场波动受到各种因素的影响,具有极大的复杂性且频繁交易产生一定的费用,现
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随着我国经济建设的发展,预测股票市场的走势已经是各投资机构和广大散户关注的一个焦点.由于股票市场波动受到各种因素的影响,具有极大的复杂性且频繁交易产生一定的费用,现有策略和模型不能很好地解决这个问题.利用深度学习知识,提出强上涨预测模型.将预测任务定义为强上涨、震荡和强下跌三分类问题,有效降低在预测为强上涨趋势时出现错误的概率,且减少在震荡阶段由于频繁交易产生的手续费.所提出的模型在沪深300指数5分钟数据集上性能优于其他基准模型,能帮助投资者获取稳定的收益,避免巨大亏损.
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