[发明专利]一种基于CNN-LSTM的股票长期趋势预测方法

摘要

本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的股票长期趋势预测方法，包括：对股票市场的股票数据集进行预处理；对经预处理的股票数据集进行数据切分，得到第一股票样本点数据集；采用预先训练好的CNN网络模型对第一股票样本点数据集中的每一第一样本点进行卷积和池化操作，得到第二股票样本点数据集；采用LSTM网络模型对第二股票样本点数据集进行时序分析，并生成预设维数的特征向量；采用具有预设长度的全连接层及softmax分类器对特征向量进行分类评分；根据分类评分回推股票长期的涨跌幅的预测值和股票长期趋势的预测结果。本发明通过大量数据展现出股票长期运行趋势中运行速度快、准确度高、预测标准差更低的优点，避免了股票短期预测的单一化的劣势。