基于RF-LSTM模型对A股历史数据的分析

分类： 应用经济学 >> 金融学 提交时间： 2024-10-11 合作期刊: 《商展经济》

丁睦坤 柴啸龙

摘要：本文在分析A股个股历史数据及自定义的指标基础上，建立RandomForest模型，并利用RF模型对指标进行筛选，再将RF模型选取的指标传入建立RF-LSTM模型，实现预测功能。为了展现RF-LSTM模型的适用性，本文引入了自定义的AR-RF集成模型作为对比，在最终测试集的预测结果中发现RF-LSTM模型有更好的效果。本文的主要创新点是，自定义并二次量化处理个股支撑压力指标，在得到RF-LSTM模型的预测结果后，结合自定义公式，对未来的走势进行量化处理。

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