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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 126 - 130 (5page)
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The data in the stock market are intricate. Principal Component Analysis (PCA) based on LSTM neural network can remove noise and improve the accuracy of stock prediction. A stock prediction model based on random forest and LSTM neural network is proposed to further improve the performance of stock prediction. Based on the data of Shanghai Composite Index from 2013 to 2017, this model and PCA + LSTM neural network model are simulated and compared. The experimental results show that this model is more suitable for stock prediction than PCA + LSTM model. In addition, the returns of trading strategies based on the above two models are higher than the benchmark buy-and-hold strategy, and the trading strategies based on the proposed model perform best.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. MODEL
3. Experiments
4. EXPERIMENTAL RESULTS ANALYSIS AND TRANSACTION SIMULATION
5. CONCLUSION
6. ACKNOWLEDGE
REFERENCES
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