基于长短期记忆循环神经网络的股票风险预测方法与系统
基于优化LSTM模型的股票预测
基于优化LSTM模型的股票预测基于优化LSTM模型的股票预测股票市场作为一个充满变数的场所，一直以来都备受投资者关注。
在这个不断波动的市场中，能够准确预测股票的趋势对投资者来说是至关重要的。
近年来，深度学习技术的发展为股票预测提供了新的思路和方法。
其中，基于长短期记忆（Long Short-term Memory，LSTM）模型的预测方法在处理序列数据上表现出了强大的能力。
本文将介绍基于优化LSTM模型的股票预测方法，并对其进行详细的探讨和分析。
一、股票预测问题的挑战与意义股票市场充满了不确定性和随机性，股票价格的变化受到多种因素的影响，如经济环境、公司业绩、政策变化等。
因此，准确预测股票价格的变化是相当困难的。
然而，对于投资者和交易者来说，能够预测股票价格的变化是非常有价值的，因为它可以帮助他们做出更明智的投资和交易决策。
因此，股票预测问题具有重要的研究意义和实际应用价值。
二、长短期记忆模型(LSTM)的原理与应用长短期记忆模型是循环神经网络的一种变种，它通过引入门控机制有效地解决了传统循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）中的梯度消失问题。
LSTM模型对序列数据的建模能力更强，能够捕捉序列中的长期依赖关系，使其在时间序列分析和预测中得到广泛应用。
在股票预测中，常常使用历史股票价格序列作为输入，通过训练LSTM模型来预测未来的股票价格。
首先，需要对历史数据进行预处理，通常包括去除异常值、平滑数据以及标准化等步骤。
然后，将处理后的数据输入到LSTM模型中进行训练和预测。
通过不断调整模型参数和优化算法，可以提高模型的预测精度和稳定性。
三、基于优化LSTM模型的股票预测方法优化LSTM模型的股票预测方法包括以下几个关键步骤：数据预处理、模型构建、模型训练和模型评估等。
1. 数据预处理：首先，对原始股票价格序列进行平滑处理，以减少噪声的影响。
常用的平滑方法包括移动平均和指数平滑等。
基于长短期记忆神经网络的股票时间序列预测
基于长短期记忆神经网络的股票时间序列预测基于长短期记忆神经网络的股票时间序列预测【前言】随着互联网的普及与发展，股票市场成为了各种投资者关注的焦点。
无论是个人投资者还是机构投资者，都希望通过深入研究股票市场的走势，获取最大的利益。
而准确预测股票的时间序列走势一直是金融领域的难题之一。
长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory, LSTM）作为一种特殊的循环神经网络，具备记忆性能强、可以处理长期依赖关系的能力，正逐渐被应用于股票时间序列预测中。
本文将使用LSTM算法进行股票时间序列预测，探讨其在股票市场中的应用和效果。
【第一章：股票市场的难题】1.1 股票市场的复杂性股票市场受到多种因素的影响，包括宏观经济因素、公司内部因素、市场情绪等。
这些因素使得股票市场呈现出高度复杂性，难以用传统的统计方法进行准确的预测。
1.2 时间序列预测的难题股票市场中的价格走势可以看作是一个时间序列，预测时间序列的难点在于时间维度之间的关联性和非线性特征。
传统的时间序列预测方法往往难以考虑到长期的依赖关系和非线性特征，导致预测结果的准确性不高。
【第二章：长短期记忆神经网络】2.1 LSTM的基本原理LSTM是一种特殊的循环神经网络，具备记忆性能强、可以处理长期依赖关系的能力。
相比于传统的循环神经网络，LSTM引入了三个门控单元（输入门、遗忘门、输出门），可以有效地控制信息的流动和记忆。
2.2 LSTM在时间序列预测中的应用LSTM在时间序列预测中的应用越来越广泛。
其通过学习历史数据的模式和规律，能够捕捉到时间序列中的长期依赖关系，从而提高预测的准确性。
在股票市场中，LSTM可以根据历史数据预测未来的股票价格走势，为投资者提供参考和决策依据。
【第三章：股票时间序列预测实验】3.1 数据收集与预处理为了进行股票时间序列预测实验，我们需要收集相应的股票数据，并进行预处理。
预处理工作包括缺失值处理、特征提取和归一化等。
基于长短期记忆网络的股票走势及预测——以国内外文旅元宇宙产业股票为例
基于长短期记忆网络的股票走势及预测——以国内外文旅元宇宙产业股票为例基于长短期记忆网络的股票走势及预测——以国内外文旅元宇宙产业股票为例一、引言近年来，随着人们生活水平的提高和旅游观光需求的增加，文化旅游产业成为了全球范围内的重点发展领域之一。
同时，随着科技的不断进步和发展，文旅元宇宙产业也崭露头角。
投资者们对这个新兴产业的股票表现和发展前景十分感兴趣。
本文旨在利用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）模型，分析国内外文旅元宇宙产业股票的走势，并基于此模型对未来股票的走势进行预测。
二、LSTM模型原理长短期记忆网络（LSTM）是一种经典的循环神经网络（RNN）模型，被广泛应用于序列数据的建模和预测。
LSTM通过引入记忆单元和门控机制来解决梯度消失的问题，可以捕捉到序列数据中的长期依赖关系。
LSTM模型的核心是记忆单元。
每个记忆单元都由一个遗忘门、一个输入门和一个输出门组成。
遗忘门用于决定是否忘记之前的记忆值，输入门用于计算新的记忆值并更新记忆单元的状态，输出门用于控制记忆单元的输出。
这种门控机制使得LSTM模型能够有效地处理长期依赖关系。
三、数据收集与预处理本研究选择了国内外文旅元宇宙产业的代表性公司的股票数据作为分析对象。
首先，我们收集了这些公司最近几年的股票交易数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和交易量等信息。
然后，我们对原始数据进行了标准化处理，将其转化为0到1之间的数值，以确保不同股票之间的数据具有可比性。
四、模型训练与验证为了建立LSTM模型并进行股票走势预测，我们将数据集分为训练集和验证集两部分。
训练集包括过去一段时间的股票数据，用于模型的训练和参数优化；验证集包括之后一段时间的股票数据，用于评估模型的预测性能。
在进行模型训练时，我们首先将数据转化为时间序列的形式，使得模型能够学习到序列数据中的依赖关系。
然后，我们利用训练集的数据来训练LSTM模型，并通过交叉验证方法选择最佳的模型参数和结构。
基于LSTM对股票走势的预测研究
基于LSTM对股票走势的预测研究基于LSTM对股票走势的预测研究1. 引言股票市场是全球金融市场中最重要的组成部分之一，吸引了世界各地的投资者。
然而，股票市场的波动性和不确定性给投资者带来了很大的挑战。
为了更好地指导投资者的决策，通过预测股票走势提供有价值的信息变得越来越重要。
而长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种能够捕捉时间序列中长期依赖关系的循环神经网络模型，因其在股票预测领域取得了显著的成果而备受关注。
2. LSTM模型简介LSTM是一种特殊的循环神经网络，以其优秀的短期记忆和长期记忆能力而闻名。
它通过门机制来控制数据的输入、输出和遗忘，有效地避免了梯度消失或梯度爆炸的问题，适合于处理具有长期依赖关系的时间序列数据。
3. 数据集的选择和预处理正确选择和处理数据集是进行股票预测研究的关键步骤。
在这项研究中，我们从股票市场中选择了一支具有代表性的股票作为研究对象，并利用该股票的历史交易数据构建了训练集和测试集。
在预处理阶段，我们对数据进行了归一化处理，以消除不同股票价格之间的差异。
4. LSTM模型的构建在构建LSTM模型时，我们首先确定了模型的输入层、隐藏层和输出层的节点数。
然后，我们正确选择了激活函数、优化器和损失函数等超参数，并通过交叉验证的方式找到了最佳的模型配置。
5. 实验结果与分析通过将LSTM模型应用于训练集并使用测试集进行验证，我们得到了一系列预测结果。
我们通过计算预测值与实际值之间的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差等指标评估了模型的性能。
结果表明，所构建的LSTM模型在股票预测中具有一定的准确性和预测能力。
6. 影响股票预测准确性的因素分析尽管LSTM模型在股票预测中表现出一定的准确性，但其预测结果却受到诸多因素的影响。
这些因素包括但不限于市场情绪、宏观经济指标、公司财务报告和政策变化等。
因此，在进行股票预测时需要综合考虑各种因素，以提高预测的准确性和稳定性。
基于循环神经网络的股票预测算法研究
基于循环神经网络的股票预测算法研究随着科技的快速发展，人工智能逐渐走进市场预测之中。
股票市场，因为其高风险高回报的特性，吸引了众多投资者的关注。
而股票预测算法的发展，对于投资者而言，更是至关重要。
其中，基于循环神经网络的股票预测算法备受关注。
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，其主要特点是在网络的内部建立了“记忆”机制，可以对历史数据进行处理和分析，从而实现对未来数据的预测。
基于循环神经网络的股票预测算法，通常采用时间序列分析的方法，将历史数据按时间顺序排列，构建出一个时间序列。
再采用循环神经网络模型对时间序列进行处理，从而预测未来的股票价格走势。
但是，基于循环神经网络的股票预测算法并不是完美的，它仍然存在不小的挑战和难点。
首先，时间序列数据的复杂性。
在股票市场中，每个时间点的价格受到各种因素的影响，如政治、经济、社会和自然环境等。
这些因素在不断地变化，存在着良性和恶性因素的混合。
因此，单靠一种算法难以对市场进行精准的预测。
其次，模型的训练和验证。
在循环神经网络的训练过程中，数据量很大，需要耗费大量时间和资源来训练模型。
同时，如何评估模型的准确性也是一个难点，因为市场走势具有不确定性，即使模型在过去表现出色，未来也可能会出现偏差。
最后，如何选择适合的算法。
目前，基于循环神经网络的股票预测算法种类繁多，选择合适的算法显得尤为重要。
不同的算法可能会有不同的适用场景，需要特别注意。
因此，对于基于循环神经网络的股票预测算法，我们还需要不断地研究和探索。
例如，如何提高模型的准确性和稳定性，如何选取更准确的指标来评估模型的表现等，都需要我们不断地努力。
总体而言，基于循环神经网络的股票预测算法在广泛应用的同时，也面临着不小的挑战。
在未来，我们需要在持续探索的同时，加强简化和优化算法，以达到更精准的效果，为投资者提供更多的投资价值。
循环神经网络在股票预测中的应用研究
循环神经网络在股票预测中的应用研究随着人们对于金融市场的深入了解与不断关注，了解股票行情成为了人们生活中不可少的一部分。
而股票预测，则成为了众多投资者和研究者关注的重点之一。
股票市场变化无常，涨跌不定，要进行股票预测需要精准的数据分析和科学的预测方法。
循环神经网络（RNN）作为一种常用的神经网络模型，在股票预测方面也应用广泛。
本文将从循环神经网络的基本原理介绍，到应用案例的分析，阐述循环神经网络在股票预测方面的应用研究。
一、循环神经网络介绍循环神经网络是一种具有“记忆性”的神经网络，在处理序列数据、语音识别、文本自动生成等方面有广泛应用。
循环神经网络在神经网络中是一种比较复杂的结构，因此我们先介绍一下循环神经网络的基本结构和工作原理。
循环神经网络是一种含有反馈环的神经网络。
在循环神经网络中，隐藏层的神经元除了接收输入层的信息外，还接收前一个时间步骤的隐藏层神经元的输出，这使得循环神经网络可以在处理序列数据的过程中产生记忆性。
在循环神经网络中，存在一个状态向量，称为“隐状态”，该向量包含了循环神经网络处理序列数据时前面时刻的信息，并通过隐藏层和输出层进行预测。
图1 循环神经网络基本结构图图1展示了一个典型的循环神经网络基本结构图，其中绿色框代表输入层，黄色框代表隐藏层，红色框代表输出层，最右端图形代表损失函数。
循环神经网络将序列数据按时间顺序输入，通过隐藏层的储存，将神经元的信息和输入数据综合处理后得到预测结果。
二、循环神经网络在股票预测中的应用随着股票市场信息技术的不断发展，循环神经网络在股票预测领域的应用日益增多。
下面我们将从循环神经网络在多元时间序列预测、长短期记忆网络、卷积循环神经网络等方面介绍循环神经网络在股票预测中的应用情况。
1. 多元时间序列预测循环神经网络在多元时间序列预测方面具有很高的精度和鲁棒性，能够满足股票市场的预测需求。
在这个应用场景下，我们需要采集多类不同的数据指标，如宏观经济指标、政策数据、企业财务数据、市场情绪指标等等，通过循环神经网络的处理，得到对于股票价格走势的预测。
基于LSTM和新闻情感的股票价格预测方法
基于LSTM和新闻情感的股票价格预测方法基于LSTM和新闻情感的股票价格预测方法摘要：股票市场的波动性和复杂性一直是投资者和研究人员关注的焦点。
本文提出了一种基于LSTM（长短期记忆神经网络）和新闻情感的股票价格预测方法，通过结合LSTM模型的时序特征和新闻情感的市场反应，实现了对股票价格的准确预测。
1. 引言股票市场是一个信息驱动的市场，各种因素如经济指标、新闻报道和市场情绪都会对股票价格产生影响。
因此，准确预测股票价格一直是投资者和研究人员的重要课题之一。
然而，股票市场的复杂性和波动性使得预测股票价格具有一定的难度。
2. 相关工作过去的研究主要基于技术分析和基本面分析来预测股票价格，但这些方法往往只考虑了股票价格的历史数据和公司财务数据，无法捕捉到外部因素的影响。
近年来，研究者开始探索利用情感分析来预测股票价格。
3. 数据预处理首先，我们收集股票价格数据和相关的新闻文本数据。
对于股票价格数据，我们选择了历史交易数据，并将其分为训练集和测试集。
对于新闻文本数据，我们利用自然语言处理技术对文本进行分词、去除停用词等预处理操作。
4. LSTM模型本文选用LSTM作为预测模型，LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效地处理具有长期依赖的序列数据。
我们首先将股票价格数据转换为时间序列输入，然后将其输入到LSTM网络中进行训练。
通过不断调整网络结构和超参数，我们得到了一个优化的LSTM模型。
5. 新闻情感分析在LSTM模型的基础上，我们引入了新闻情感分析的特征。
我们利用情感词典和机器学习算法对新闻文本进行情感分类，将情感得分作为一种重要的外部因素输入到LSTM模型中。
实验证明，加入新闻情感特征可以提高股票价格预测的精度。
6. 实验设计与结果分析为了评估我们提出的方法的有效性，我们选择了几只股票进行实验。
我们将实验结果与其他方法进行对比，包括传统的技术分析和基本面分析。
实验结果表明，我们提出的方法能够显著提高股票价格预测的准确性。
基于LSTM神经网络的股票价格预测
基于LSTM神经网络的股票价格预测基于LSTM神经网络的股票价格预测随着大数据和人工智能技术的快速发展，许多金融领域开始尝试将这些技术应用于股票市场的预测中，以提供更准确的股票价格预测。
其中，基于LSTM（Long Short Term Memory）神经网络的股票价格预测成为研究的热点之一。
LSTM神经网络具有长短期记忆的能力，能够更好地捕获时间序列数据中的长期依赖关系，从而在股票价格预测中表现出色。
一、LSTM神经网络原理LSTM神经网络是一种递归神经网络（RNN）的变种，用于处理和预测时间序列数据。
与传统的前馈神经网络不同，LSTM 网络具有内存单元，可以记住和利用输入序列中的时间相关信息。
这使得LSTM在处理股票价格预测问题时具有更大的优势。
LSTM网络由多个记忆单元组成，每个记忆单元都有输入门、遗忘门和输出门。
输入门负责确定哪些信息需要被记忆，遗忘门负责决定哪些信息需要被遗忘，输出门负责决定哪些信息需要被输出。
通过调整这些门的权重，LSTM网络能够自动学习输入序列中的长期依赖关系，从而提高预测的准确性。
二、数据收集和预处理在进行股票价格预测之前，首先需要收集历史股票价格数据。
这些数据可以从金融网站、交易所等渠道获取。
通常情况下，需要包括开盘价、最高价、最低价、收盘价等数据。
在收集到数据后，需要进行数据预处理。
这包括数据清洗、数据归一化和数据划分三个步骤。
数据清洗主要是去除异常值和缺失值，以保证后续模型的准确性。
数据归一化则是将不同尺度的数据转化为相同范围内的数值，以提高模型的稳定性和收敛速度。
数据划分是将整个数据集划分为训练集和测试集，用于模型训练和验证。
三、特征提取和模型构建在进行股票价格预测时，一般会选择一些与股票价格相关的特征作为输入。
常见的特征包括技术指标（如移动平均线、相对强弱指标等）、历史价格、交易量等。
这些特征可以通过数学公式或专业软件计算得到。
特征提取后，可以开始构建LSTM神经网络模型。
基于长短时记忆网络的股票价格预测研究
基于长短时记忆网络的股票价格预测研究股票市场一直是投资爱好者最感兴趣的话题之一，因为在这里投资者可以借助不同的策略赚取可观的利润。
然而，真正让投资者难以预知的是股票价格的波动性。
市场的复杂性和投资时间的短暂性使得许多投资者感到束手无策，因此，股票价格预测一直是一个引人入胜的主题。
近几年，随着人工智能的发展，基于机器学习的股票预测的技术和方法愈发成熟。
本文就想基于其中的一种常用方法——长短时记忆网络模型，来探讨它在股票市场中的应用。
1. 长短时记忆网络模型简介长短时记忆网络模型（LSTM）是一种可以处理序列数据的神经网络模型。
相比于传统的神经网络模型，LSTM采用了一个特殊的门控机制，可以允许模型选择性地遗忘或保留序列数据中的信息。
这使得LSTM特别擅长于处理那些有长期依赖的序列数据。
因此，LSTM已经被广泛应用到语音识别、自然语言处理、图像处理和时间序列分析等领域。
2. 基于LSTM的股票价格预测模型众所周知，股票价格预测是一项非常复杂的任务。
目前，有许多因素可以影响股票价格的波动性，如公司业绩、宏观经济因素、政策变化、公司新闻等等。
因此，只依靠某一个或少数少量的因素来预测股票价格是不能准确的。
使用LSTM来预测股票价格，需要综合考虑这些影响因素，并将其表示为一个针对特定股票的时间序列。
然后，LSTM可以训练出来一种模型，从而基于历史数据进行预测。
3. 数据预处理在训练模型之前，必须对数据进行预处理。
对于时间序列分析任务，数据预处理非常重要，因为数据的结构和内容直接决定了模型的预测能力。
传统的股票预测方法基本上都是统计学方法，这些方法处理交易时期的开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量等因素。
然而对于神经网络方法，我们也需要将这些因素合并处理。
除了基本的交易行情因素，我们还需要加入宏观和微观因素，如公司财务数据、行业情况等等。
这些更多的因素可以在训练过程中带来更多的信息，从而提升模型的表现。
当然，为了确保数据的准确性，我们必须避免在我们的数据集中有缺失值或异常值。
基于LSTM神经网络的股票预测系统的研究
基于LSTM神经网络的股票预测系统的研究基于LSTM神经网络的股票预测系统的研究摘要：随着科技的发展，人们对于股票市场的预测需求越来越迫切。
为了提高股票预测的准确性，本文基于长短期记忆（LSTM）神经网络，设计了一种股票预测系统。
首先，对股票数据进行预处理，包括数据清洗、标准化和特征工程。
然后，构建了LSTM神经网络模型，通过训练和优化模型参数，提高模型的预测能力。
最后，使用历史股票数据对系统进行测试和评估，结果表明该系统具有较好的预测效果。
关键词：股票预测；LSTM神经网络；数据预处理；特征工程；模型训练1. 引言股票市场是一个高度复杂且具有不确定性的系统，使得股票预测成为了投资者和研究人员的关注焦点。
传统的股票预测方法包括技术分析和基本分析，但这些方法受限于主观因素和复杂的市场变动。
近年来，人工智能技术的快速发展为股票预测提供了新的解决方案。
2. 数据预处理在构建股票预测系统之前，需要对股票数据进行预处理以提高模型的预测准确性。
首先，进行数据清洗，包括去除缺失值、异常值和重复值。
然后，进行数据标准化，将不同类型的股票数据统一成相同的尺度。
最后，进行特征工程，提取与股票预测相关的特征，如历史价格、成交量和技术指标等。
3. LSTM神经网络模型LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），具有记忆能力和长期依赖处理能力，适用于时间序列数据的建模和预测。
在本文中，我们基于LSTM神经网络构建股票预测模型。
模型的输入是经过特征工程处理后的股票数据，输出是下一个时间点的股票价格。
模型包括多层LSTM单元和一个全连接层，通过训练和调整参数来提高模型的预测性能。
4. 模型训练和参数优化为了提高模型的预测准确性，需要对模型进行训练和参数优化。
首先，将历史股票数据分为训练集和测试集。
然后，通过反向传播算法和梯度下降方法，对模型参数进行优化，使得模型的预测误差最小化。
在训练过程中，可以使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于长短期记忆循环神经网络的股票风险预测方法与系统
一背景
1.1股票风险预测
股票投资具有相当高的风险性，如何预测股票下行风险，从而制定合理的投资组合策略，具有重要的实际意义。
股票风险一般可用波动率来衡量，传统方法利用历史数据来构造模型预测未来波动率，如ARCH模型和GARCH模型。
这一方法假设金融数据是稳态随机过程，因而未来风险与历史风险在统计意义上一致。
这一假设显然过于粗糙，因为不论是市场环境还是股票发行者的经营状况都会随着时间发生显著变化，用历史数据对未来进行预测本身具有极大风险。
为提高风险预测的准确性和实时性，需要在基于历史数据建模的同时，快速学习当前市场和标的股票的动态特性。
本发明提出利用长短期记忆循环神经网络来实现这一方案。
1.2长短期记忆循环神经网络
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN) 是处理序列数据的有力工具。
传统神经网络模型假设输入到网络中的各个数据片段是互相独立的，因而无法对时间序列数据进行建模。
在循环神经网络中，一个序列当前的输出不仅依赖于当前输入，同时也依赖前一时刻的网络状态，这意味着这一网络可以对历史输入信息和系统状态信息进行记忆，并基于当前网络所处的状态计算当前输出。
循环神经网络通过在隐藏层节点间加入反馈回路来实现，如下图所示，其中左侧图表示网络的拓朴结构，右侧图表示按时间序展列开后的网络（T表示输入序列长度）。
(a) 网络结构(b) 按时间序列展开后的等价网络
图1. 循环神经网络
图1所示的RNN结构可以记忆历史信息，但记忆时间极短，一般不超过5个输入。
为解决这一问题，人们提出基于长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）的RNN网络。
这一网络引入若干个阈值变量来控制记忆被刷新的速度。
如图2所示，其中左侧图是RNN 的基本框架，右侧图是一个代表隐藏节点的LSTM。
图2. 基于LSTM的RNN模型
在基于LSTM的RNN中，每个隐层节点由一个LSTM构成。
每个LSTM接收一个输入，给出一个输出，并在一个记忆单元中记住当前系统状态。
不同于传统RNN，LSTM引入了三个门变量，如下所示：
1）输入门：表示是否允许信息加入到记忆单元中。
如果该值为1（门开），则允许输入，如果为0（门关），则不允许，这样就可以摒弃掉一些无用的输入信息。
2）遗忘门：表示是否保留当前隐层节点存储的历史信息，如果该值为1（门开），则保留，如果为0（门关），则清空当前节点所存储的历史信息。
3）输出门：表示是否将当前节点输出值是否输出给下一层（下一个隐层或者输出层），如果该值为1（门开），则当前节点的输出值将作用于下一层，如果为0（门关），则丢弃该信息。
1.3 金融数据的可预测性
20世纪年代以来，金融计量学者开始关注金融序列是否具有长记忆性的问题。
现有的国内外文献研究发现，成熟开放的股票市场收益不存在显著的长记忆性，但在一些新兴的证券市场这一特征却比较明显。
时间序列的长期记忆性是指收益率序列的自相关函数既不是按
指数速度迅速地衰减，也不是按线性速度缓慢地衰减，而是按负幂指数双曲线速度下降，也就是说相隔较远的时间间隔观测值之间仍具有一定的自相关性，历史事件在较长时期内仍会对未来产生影响，但这种影响是有限的。
时间序列具有长记忆性的精确定义可表述为：对平稳时间序列{X t}，如果存在常数C>0和d<0.5，其自协方差函数r(k)=E[(X t-μ)(X t+k-μ)]具有如下特征：当k→∞时，|r(k)|~C|k|2d-1, 则称时间序列{X t}具有长记忆性。
传统的历史波动率预测方法，比如Garch族模型，只能拟合波动率有限个滞后阶数的时间序列，即只能对具有短记忆特性的信号建模。
三发明要点
1．利用RNN-LSTM对历史信息的记忆能力，用来学习股票数据中长记忆性特征，并将其应用于股票数据的波动率预测中。
2．利用RNN-LSTM在线学习的能力，通过每天输入最新数据更新RNN-LSTM模型，使模型遗忘过久的历史信息，反应市场和标的股票的当前状态，提高波动率预测准确性。
3．利用RNN-LSTM多因子建模能力（如每天收盘时当天的波动率、收益率、成交量和当前季度的GDP等），解决了传统波动率预测模型中仅考虑往期波动率这一种因子的局限性。
图3. 基于RNN-LSTM 的波动率预测方法
图3给出了基于RNN-LSTM波动率预测方法的模型结构图，图4 给出将隐藏层展
开后的模型结构图。
在该系统中，输入为每天收盘时的波动率、收益率、成交量和
当前季度的gdp，依此预测得到第二天的预测波动率。
到第二天收盘时,基于真实的
波动率和预测波动率的误差对模型进行更新，并用来预测下一天的波动率。
这一预
测-更新循环往复，一方面历史信息得以较长时间内对未来预测产生影响，另一方
面新的信息会逐渐取代旧的信息，使系统一直反映最新的市场状态。
图4. RNN-LSTM一次波动率预测过程
四. 系统实现
4.1 系统结构
系统选择四个输入结点，分别对前一天收盘时该股票的波动率，收益率、成交量和当前季度的GDP, 输出对应下一天该股票波动率的预测值。
中间隐藏层包括20个LSTM单元，结构如图（4）所示。
4.2 系统运行策略
(1) 系统初始化：在t=0时刻，随机初化RNN-LSTM网络参数，并将各LSTM单元置零。
(2) t时刻，输入t-1时刻获得的各个因子，通过RNN-LSTM网络计算t时刻波动率的预测值。
由预测所得波动率值控制投资风险。
(3) 基于t时刻波动率的真值与t时刻波动率预测值的差值，利于BP算法列新RNN-LSTM网络参数。
(4) t=t+1, 返回(2)
图5给出该系统动态在线预测和更新流程。
初始化RNN-LSTM
(t=0)
风险控制t=t+1
图5. RNN-LSTM股票风险控制系统运行流程。