[发明专利]一种基于LSTM网络的A股仓位动态调整方法在审
| 申请号： | 201910090251.6 | 申请日： | 2019-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN109903157A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 颜雪松;余鹏飞;孙淼 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 孙妮 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于LSTM网络的A股仓位动态调整方法，包括：首先获取沪深300的历史指数数据；然后对获取的数据进行预处理；进而将预处理后的数据分为训练数据集和预测数据集；再构建基于LSTM网络的仓位动态调整模型，并利用训练数据集对构建的模型进行训练；最后根据预测数据集，采用训练好的模型对沪深300的待调整工作日的收益率进行预测，并将收益率转化为A股股票的可持有仓位。本发明的有益效果是：本发明所提出的技术方案设计了一个基于LSTM的股票仓位动态调整模型，可对每个工作日的A股中个股的持有仓位进行动态调整，为股票投资者提供一个比较可靠的参考，相对于别的方法，可取得更高的精度，拥有更好的预测能力。 | ||
| 搜索关键词： | 仓位 动态调整 预处理 动态调整模型 训练数据集 预测数据 构建 股票 方案设计 预测能力 指数数据 网络 参考 预测 转化 | ||
【主权项】：
1.一种基于LSTM网络的A股仓位动态调整方法，其特征在于：包括以下步骤：S101：获取沪深300的历史指数数据；S102：对所述历史指数数据进行预处理，得到预处理后的历史指数数据；并将所述预处理后的历史指数数据划分为训练数据集和预测数据集；所述预处理依次包括：标签化处理、极值处理和标准化化处理；所述预测数据集为待调整工作日的前n个工作日对应的预处理后的历史指数数据；其中，n为时间步长，根据实际需要设定；S103：构建基于LSTM网络的仓位动态调整模型，并根据所述训练数据集，采用监督学习的方法对所述仓位动态调整模型进行训练，得到训练后的仓位动态调整模型；S104：根据所述预测数据集，采用训练后的仓位动态调整模型，对待调整工作日的沪深300指数的收益率进行预测，得到待调整工作日的沪深300指数的收益率；所述收益率为所述待调整工作日的后T个工作日的整体收益率；其中，T为大于或者等于2的正整数；S105：根据所述收益率，获得A股股票在待调整工作日的可持有仓位；所述收益率与所述可持有仓位为正比例关系。
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