基于特征自编码和时间卷积网络的股价预测研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 文献综述 | 第14-16页 |
| 1.2.1 理论基础 | 第14-15页 |
| 1.2.2 股价预测理论 | 第15-16页 |
| 1.3 主要研究工作 | 第16页 |
| 1.4 创新点及不足 | 第16-18页 |
| 1.4.1 创新点 | 第16-17页 |
| 1.4.2 不足 | 第17-18页 |
| 第2章 理论基础 | 第18-28页 |
| 2.1 股价预测基础理论 | 第18-20页 |
| 2.1.1 股价技术指标 | 第19-20页 |
| 2.1.2 股价预测面临问题 | 第20页 |
| 2.2 神经网络理论 | 第20-27页 |
| 2.2.1 卷积神经网络 | 第21-25页 |
| 2.2.2 循环神经网络 | 第25-27页 |
| 2.3 本章小节 | 第27-28页 |
| 第3章 基于特征自编码的LSTM股价预测模型 | 第28-42页 |
| 3.1 导言 | 第28页 |
| 3.2 模型框架 | 第28-31页 |
| 3.2.1 自编码网络 | 第29-31页 |
| 3.2.2 长短时记忆网络 | 第31页 |
| 3.3 实证分析 | 第31-41页 |
| 3.3.1 样本选取及准备 | 第32-34页 |
| 3.3.2 实证结果分析 | 第34-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于特征自编码和时间卷积网络股价预测模型 | 第42-56页 |
| 4.1 导言 | 第42页 |
| 4.2 模型框架 | 第42-46页 |
| 4.2.1 自编码网络 | 第43页 |
| 4.2.2 时间卷积网络 | 第43-46页 |
| 4.3 实证分析 | 第46-53页 |
| 4.3.1 样本选取及准备 | 第46页 |
| 4.3.2 实证结果分析 | 第46-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-56页 |
| 第5章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 结论 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第63页 |
