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基于CEEMDAN-GRU模型的股票市场指数预测研究

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本文通过构建CEEMDAN-GRU模型对股票市场指数进行预测.首先,利用CEEMDAN方法将原数据分解成不同频率的长、短周期序列和趋势项;然后,利用GRU神经网络模型对各分序列及趋势项进行拟合、预测;最后,经过合成得到原时序数列的整体预测.以沪深300指数为例对该方法进行检验,结果显示:在270日的验证集里涨跌预测胜率达到82.96％;与其他基于机器学习方法建立的预测模型的预测结果相比,四个评价指标均显示CEEMDAN-GRU模型预测结果一致优于其他模型方法,具有更高效率和更小预测误差.
Research on Stock Market Index Prediction Based on CEEMDAN-GRU Model

叶康、邓晓卫、吕学斌

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南京工业大学 数理科学学院, 江苏 南京211816

完全集合经验模态分解 (CEEMDAN) 门控循环单元 (GRU) 股市指数 建模预测

国家自然科学基金

11801267

2021

商学研究

商学研究

ISSN：
年,卷(期)：2021.28(3)
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