典型文献
基于XGB-LSTM组合模型的白酒股票价格预测研究
文献摘要：
股票数据具有非平稳、非线性的特点,传统模型对其预测的拟合度较低.选取2017～2022年的4支白酒股票作为研究对象,提出极限梯度提升机和长短期记忆网络组合的股票价格预测模型.首先对各支股票的原始成交量序列进行数据分析和特征构建;其次,利用XGBoost算法进行二次特征构建;最后,建立LSTM股票价格预测模型,并在4支股票上进行实例验证.实验结果表明:相比于传统预测模型,构建的XGB-LSTM模型对茅台、洋河、汾酒三支股票价格的预测损失最小,拟合度最高,证明了XGB-LSTM在股票价格预测中的有效性.
文献关键词：
股票价格;特征构建;XGBoost;LSTM
中图分类号：
作者姓名：
许艺玮;陆万荣
作者机构：
云南财经大学商学院,云南昆明,650221;昆明能讯科技有限责任公司,云南昆明,650000
文献出处：
引用格式：
[1]许艺玮;陆万荣-.基于XGB-LSTM组合模型的白酒股票价格预测研究)[J].电子元器件与信息技术,2022(06):64-68
A类：
B类：
组合模型,白酒,股票价格预测,预测研究,股票数,非平稳,传统模型,拟合度,极限梯度提升,梯度提升机,长短期记忆网络,成交量,特征构建,XGBoost,传统预测模型,茅台,洋河,汾酒,三支
AB值：
0.256173
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