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基于差分变异GRU梯度的股票价格预测算法

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近年来,深度学习方法在金融领域得到了广泛的应用,特别是促进了股票价格预测的发展.针对门控递归神经网络(GRU)在一般股票价格预测中准确性和鲁棒性较差的问题,提出了一种基于差分变异GRU的股票预测算法(DMGRU).该算法将GRU的模型梯度整体作为决策变量,利用差分进化(DE)变异的方式在原有梯度附近寻找新的梯度,并用新的梯度来更新模型权重,从而得到更优的模型权重,进而提高模型在股票价格预测时的准确率.实验对标普500指数、上证指数和A股指数进行预测,结果表明DMGRU模型的预测结果精确度更高,预测趋势更加稳定.
A Stock Price Prediction Algorithm Based on GRU Gradient of Differential Mutation

吴峰、谢聪、谢春美

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南宁师范大学师园学院,南宁 530226

广西农业职业技术大学,南宁 530005

南宁理工学院,南宁 530007

股票价格预测 门控循环神经网络 模型梯度 差分进化 预测结果

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2022

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.10.003

现代计算机
中大控股

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影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
年,卷(期)：2022.28(10)
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