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发明公开
一种基于卷积神经网络模型的股市预测方法无效

公开(公告)号：CN109840626A

公开(公告)日：2019-06-04

申请号：CN201910041449.5

申请日：2019-01-16

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 林鸿飞 , 徐博 , 杨亮 , 许侃 , 李恒超

IPC: G06Q10/04 , G06Q40/06 , G06F16/951 , G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 一种基于卷积神经网络模型的股市预测方法，包括：S1、数据收集、S2、数据处理、S3、训练神经网络模型、S4、预测股市走势四大步骤。本发明通过采集和分析上市公司的财经新闻语料，并根据DJIA历史数据对财经新闻语料进行标注，将标注后的财经语料信息作为卷积神经网络模型输入值，从而经卷积神经网络模型的处理输出新闻标注的预测值，进而通过新闻标注的预测值即可预测DJIA的涨跌情况及股市走势。本发明经交叉验证可以达到65.5%的预测准确率。

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