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投资组合回报结果表明,投资回报可以是显著的根据我们的中期LSTM网络的预测中期价格进行了大幅改进。参考文献[1]。《会计研究杂志》(1968),67–92。[2] 乔治·埃普·博克斯、格维利姆·詹金斯、格雷戈里·C·莱因塞尔和格雷塔·M·容格。2015,《时间序列分析:预测与控制》。约翰·威利父子公司。[3] 股票交易点预测的wise线性表示法和神经网络模型。IEEE系统、城域网和控制论交易,C部分(应用和评论)39,1(2009),80–92。[4] 罗伯特·L·克劳奇。1970年,纽约证券交易所的交易量和价格变化。《金融分析师杂志》26,4(1970),104–109。[5] 小丁、张跃、刘婷、段俊文。2015年,深度学习预测驱动型股票预测。在第二十四届onArti国际联席会议上社交智能。[6] Felix A Gers、Nicol N Schraudolph和Jürgen Schmidhuber。学习LSTM递归网络的精确计时。《机器学习研究杂志》第3期,2002年8月,第115–143页。[7] Reza Hafezi、Jamal Shahrabi和Esmaeil Hadavandi。2015年,用于股票价格预测的bat神经网络多智能体系统(BNNMAS):DAXstock价格案例研究。应用软件计算29(2015),196–210。[8] 塞普·霍克雷特(Sepp Hochreiter)和尤根·施密杜伯(Jürgen Schmidhuber)。长期短期记忆。神经计算9,8(1997),1735-1780。[9] 网络。IEEE,215–221。[10] 迪德里克·P·金玛和吉米·巴。2014。Adam:随机优化方法。arXiv预印本arXiv:1412.6980(2014)。[11] 李信义、李银川、詹元成、刘晓阳。乐观牛市或悲观熊市:股票组合配置的自适应深度强化学习。ICML金融AI研讨会(2019年)。[12] Pankaj Malhotra、Lovekesh Vig、Gautam Shro, 还有Puneet Agarwal。用于时间序列异常检测的长短期记忆网络。
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