基于CNN-LSTM模型的中國(guó)股票價(jià)格預(yù)測(cè)與量化策略研究

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摘 要：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步與編程教育的逐步普及，深度學(xué)習(xí)這一研究方法被越來越多的學(xué)科借鑒和運(yùn)用并產(chǎn)生了大量研究成果。立足于深度學(xué)習(xí)中的CNN-LSTM模型，對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)中滬深300指數(shù)成分股進(jìn)行建模分析。通過對(duì)真實(shí)股票收益率數(shù)據(jù)的實(shí)證分析，探究CNN-LSTM模型在中國(guó)股票價(jià)格變動(dòng)中的學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)性能如何以及CNN-LSTM模型的預(yù)測(cè)結(jié)果如何應(yīng)用于量化交易策略中。（剩余19077字）