【摘 要】
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股票价格预测作为金融预测领域中一项重要的研究方向，准确预测股票价格的涨跌可以帮助投资者盈利或及时止损.经研究发现，某些因素（如政策、社会突发事件等）会对同板块下的多只股票价格产生影响，导致同板块的多只股票在某个时间段内出现相似的走势，即板块效应.因此，同板块下多只股票的价格走势对于股票预测具有参考作用.针对这一现象，提出了一种基于板块效应的深度学习股价走势预测方法.首先，使用皮尔森（Pearson
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61802230）；
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股票价格预测作为金融预测领域中一项重要的研究方向，准确预测股票价格的涨跌可以帮助投资者盈利或及时止损.经研究发现，某些因素（如政策、社会突发事件等）会对同板块下的多只股票价格产生影响，导致同板块的多只股票在某个时间段内出现相似的走势，即板块效应.因此，同板块下多只股票的价格走势对于股票预测具有参考作用.针对这一现象，提出了一种基于板块效应的深度学习股价走势预测方法.首先，使用皮尔森（Pearson）相关系数和XGBoost算法对同板块下多只股票的收盘价进行分析，以筛选出与预测股票相关性高的多只股票，并使用自编码器对这些股票的收盘价进行降维，以提取股票的价格走势；其次，构建了一个基于卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）与长短期记忆（long short-term memory, LSTM）网络的混合深度学习预测模型，使用一维卷积神经网络提取输入数据的特征，使用LSTM网络对股票价格进行预测.该模型使用银行、医药、酒业、娱乐传媒4个板块的股票作为实验数据集.为了提高模型的预测效果，通过随机搜索对LSTM网络的神经元个数进行简单的分析，以选择较优的神经元个数.最后，通过实验分析，基于同板块数据集的深度学习预测模型具有良好的预测效果.
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