基于改進動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測模型：創(chuàng)新與實證一、引言1.1研究背景與意義在全球經(jīng)濟體系中，股票市場占據(jù)著舉足輕重的地位，作為企業(yè)融資和資本運作的關(guān)鍵平臺，它不僅為企業(yè)發(fā)展提供了重要的資金支持，還對整個經(jīng)濟的資源配置和增長有著深遠影響。股票市場的走勢與宏觀經(jīng)濟狀況緊密相連，其波動能夠敏銳地反映出經(jīng)濟的繁榮與衰退。股票投資以其潛在的高回報率，吸引著個人投資者、機構(gòu)投資者以及各類金融機構(gòu)的廣泛參與。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截至[具體年份]，全球股票市場的總市值已超過[X]萬億美元，僅中國A股市場的投資者數(shù)量就突破了[X]億。股票價格的波動受到眾多復(fù)雜因素的交織影響，涵蓋宏觀經(jīng)濟指標，如GDP增長率、通貨膨脹率、利率水平的變化；行業(yè)動態(tài)，像行業(yè)競爭格局的演變、技術(shù)創(chuàng)新的推動；以及公司基本面，包括公司的盈利能力、財務(wù)狀況、管理層決策等。同時，投資者的心理預(yù)期、市場情緒以及政策法規(guī)的調(diào)整等因素也會在不同程度上左右股票價格的走勢。這些因素相互作用、相互影響，使得股票市場成為一個高度復(fù)雜的非線性動態(tài)系統(tǒng)。準確預(yù)測股票價格的走勢，對于投資者制定科學(xué)合理的投資決策、實現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值具有至關(guān)重要的意義。成功的股票價格預(yù)測能夠幫助投資者在股價上漲前買入，在股價下跌前賣出，從而獲取豐厚的投資回報。傳統(tǒng)的股票預(yù)測方法主要包括基本面分析和技術(shù)分析?；久娣治鐾ㄟ^對公司的財務(wù)報表、行業(yè)地位、宏觀經(jīng)濟環(huán)境等因素進行深入研究，評估股票的內(nèi)在價值，進而預(yù)測其價格走勢。技術(shù)分析則是依據(jù)股票價格和成交量的歷史數(shù)據(jù)，運用各種技術(shù)指標和圖表形態(tài)，來預(yù)測未來的價格趨勢。然而，這些傳統(tǒng)方法存在著諸多局限性?；久娣治鏊蕾嚨呢攧?wù)數(shù)據(jù)往往具有滯后性，且難以全面準確地反映市場的實時變化和未來趨勢。例如，當宏觀經(jīng)濟環(huán)境突然發(fā)生重大變化時，基于歷史財務(wù)數(shù)據(jù)的基本面分析可能無法及時調(diào)整對股票價值的評估。技術(shù)分析雖然能夠捕捉到股票價格的短期波動，但由于股票市場的復(fù)雜性和不確定性，技術(shù)指標和圖表形態(tài)的有效性并非一成不變，容易受到市場噪音和異常波動的干擾。例如，在市場出現(xiàn)極端情緒或突發(fā)事件時，技術(shù)分析所依據(jù)的歷史規(guī)律可能會失效，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)偏差。隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強大的非線性建模工具，逐漸被應(yīng)用于股票預(yù)測領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和強大的非線性映射能力，能夠自動從大量的歷史數(shù)據(jù)中提取復(fù)雜的模式和規(guī)律，為股票預(yù)測提供了新的思路和方法。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種拓展形式，能夠更好地處理時間序列數(shù)據(jù)中的動態(tài)變化信息，在股票預(yù)測中展現(xiàn)出了獨特的優(yōu)勢。它可以根據(jù)市場的實時變化動態(tài)調(diào)整模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，從而更準確地捕捉股票價格的動態(tài)變化趨勢。本研究致力于對動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行改進，旨在進一步提升其在股票預(yù)測中的性能和準確性。通過深入分析股票市場的復(fù)雜特性和動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)有不足，提出針對性的改進策略。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的角度，引入更合理的連接方式和層次結(jié)構(gòu)，增強網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)特征的提取和表達能力；在學(xué)習(xí)算法改進方面，采用更高效的優(yōu)化算法，加快模型的收斂速度，提高訓(xùn)練效率；在數(shù)據(jù)處理和特征工程上，運用更先進的技術(shù)手段，充分挖掘數(shù)據(jù)中的有效信息，減少噪聲干擾。改進后的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠更精準地捕捉股票價格的動態(tài)變化規(guī)律，為投資者提供更具參考價值的預(yù)測結(jié)果，助力投資者在復(fù)雜多變的股票市場中做出更明智的投資決策，降低投資風(fēng)險，提高投資收益。同時，本研究成果也將為股票預(yù)測領(lǐng)域的理論研究和實踐應(yīng)用提供有益的參考和借鑒，推動該領(lǐng)域的進一步發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀股票預(yù)測一直是金融領(lǐng)域的研究熱點，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，相關(guān)研究也在持續(xù)深入。早期，學(xué)者們主要運用傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法，如時間序列分析中的ARIMA模型，通過對歷史數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性處理和參數(shù)估計來預(yù)測股票價格走勢。但由于股票市場的復(fù)雜性和非線性，這些方法的預(yù)測效果往往不盡人意。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的興起，其強大的非線性建模能力為股票預(yù)測帶來了新的思路。國外方面，[具體文獻1]率先將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于股票價格預(yù)測，通過構(gòu)建多層感知器（MLP）模型，對股票價格進行建模和預(yù)測，實驗結(jié)果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在一定程度上優(yōu)于傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型。[具體文獻2]在此基礎(chǔ)上，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練算法進行了優(yōu)化，采用了改進的BP算法，提高了模型的收斂速度和預(yù)測精度。[具體文獻3]則引入了模糊邏輯，構(gòu)建了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型能夠更好地處理股票市場中的不確定性和模糊性信息，進一步提升了預(yù)測性能。國內(nèi)學(xué)者也在股票預(yù)測領(lǐng)域開展了大量研究。[具體文獻4]運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對中國股票市場進行預(yù)測，分析了不同參數(shù)設(shè)置和訓(xùn)練樣本對預(yù)測結(jié)果的影響，指出合理選擇參數(shù)和擴充訓(xùn)練樣本可以提高預(yù)測的準確性。[具體文獻5]將遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，利用遺傳算法的全局搜索能力優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)重和閾值，有效避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)解，從而提高了股票預(yù)測的精度。[具體文獻6]提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的股票預(yù)測模型，充分利用了CNN在特征提取方面的優(yōu)勢，對股票價格數(shù)據(jù)中的局部特征進行有效挖掘，取得了較好的預(yù)測效果。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要分支，近年來在股票預(yù)測中的應(yīng)用逐漸受到關(guān)注。國外[具體文獻7]提出了一種基于動態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測方法，通過動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)重和結(jié)構(gòu)，使其能夠更好地適應(yīng)股票價格的動態(tài)變化，實驗結(jié)果顯示該方法在長期股票價格預(yù)測中具有較高的準確性。[具體文獻8]則利用動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行股票市場趨勢預(yù)測，結(jié)合了模糊邏輯對模糊信息的處理能力和動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)能力，能夠更準確地捕捉股票市場的復(fù)雜變化趨勢。國內(nèi)方面，[具體文獻9]研究了基于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票價格波動預(yù)測模型，通過引入自適應(yīng)學(xué)習(xí)率和動量因子，改進了動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法，提高了模型對股票價格波動的預(yù)測能力。[具體文獻10]提出了一種基于粒子群優(yōu)化的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用粒子群優(yōu)化算法對動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進行優(yōu)化，增強了模型的泛化能力和預(yù)測性能。盡管國內(nèi)外在股票預(yù)測模型，尤其是動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方面取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理股票市場中的突發(fā)事件和異常波動時，表現(xiàn)出一定的局限性，模型的魯棒性有待進一步提高。例如，當市場出現(xiàn)重大政策調(diào)整或突發(fā)的國際事件時，股票價格往往會出現(xiàn)劇烈波動，而現(xiàn)有的模型難以準確預(yù)測這種極端情況下的價格變化。另一方面，大多數(shù)研究在構(gòu)建模型時，對股票市場中的多源信息融合利用不夠充分。股票價格的波動不僅受到歷史價格和成交量等數(shù)據(jù)的影響，還與宏觀經(jīng)濟指標、行業(yè)動態(tài)、公司基本面以及市場情緒等多種因素密切相關(guān)，如何有效地融合這些多源信息，提高模型對股票價格走勢的理解和預(yù)測能力，是未來研究需要解決的重要問題。此外，目前的研究中，模型的可解釋性問題也尚未得到很好的解決，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常被視為一個“黑箱”，難以直觀地解釋模型的預(yù)測結(jié)果和決策過程，這在一定程度上限制了其在實際投資中的應(yīng)用。1.3研究方法與創(chuàng)新點本研究綜合運用多種方法，致力于構(gòu)建高效準確的股票預(yù)測模型。在數(shù)據(jù)收集與處理階段，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從知名金融數(shù)據(jù)平臺，如東方財富網(wǎng)、同花順等，獲取涵蓋股票價格、成交量、宏觀經(jīng)濟指標以及公司財務(wù)報表等多源數(shù)據(jù)。隨后，運用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，去除數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值，并對數(shù)據(jù)進行標準化、歸一化處理，以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析奠定堅實基礎(chǔ)。例如，對于缺失的股票價格數(shù)據(jù)，采用線性插值或時間序列分解等方法進行填補；對于異常的成交量數(shù)據(jù)，通過設(shè)定合理的閾值進行識別和修正。在特征工程方面，運用技術(shù)指標計算和特征選擇算法，從原始數(shù)據(jù)中提取并篩選出對股票價格預(yù)測具有顯著影響的特征。不僅涵蓋移動平均線、相對強弱指標（RSI）、布林帶等經(jīng)典技術(shù)指標，還結(jié)合主成分分析（PCA）、互信息分析等方法，篩選出最具代表性的特征，降低數(shù)據(jù)維度，提高模型訓(xùn)練效率和預(yù)測精度。例如，通過PCA分析，可以將多個相關(guān)的技術(shù)指標轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個相互獨立的主成分，這些主成分能夠保留原始數(shù)據(jù)的大部分信息，同時減少了特征之間的冗余。模型構(gòu)建與訓(xùn)練環(huán)節(jié)，以動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，深入研究其結(jié)構(gòu)和原理。通過改進網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如引入注意力機制、殘差連接等，增強網(wǎng)絡(luò)對股票市場復(fù)雜信息的捕捉能力；優(yōu)化學(xué)習(xí)算法，采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整、正則化等技術(shù)，提升模型的訓(xùn)練效果和泛化能力。在訓(xùn)練過程中，運用交叉驗證、早停法等策略，防止模型過擬合，確保模型在不同數(shù)據(jù)集上都能保持良好的性能。例如，注意力機制可以使模型更加關(guān)注對股票價格預(yù)測重要的時間步或特征，從而提高預(yù)測的準確性；殘差連接則可以解決深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題，使得模型能夠更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。在模型評估與優(yōu)化階段，運用均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、決定系數(shù)（R2）等多種評估指標，全面、客觀地評價模型的預(yù)測性能。通過對比不同模型在相同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，分析模型的優(yōu)勢與不足，并運用超參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型融合等技術(shù)對模型進行優(yōu)化，進一步提升其預(yù)測準確性和穩(wěn)定性。例如，通過網(wǎng)格搜索、隨機搜索等方法對模型的超參數(shù)進行調(diào)優(yōu)，找到最優(yōu)的參數(shù)組合；將多個不同的模型進行融合，如加權(quán)平均融合、Stacking融合等，可以充分利用各個模型的優(yōu)勢，提高整體的預(yù)測性能。本研究改進的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在多個方面展現(xiàn)出創(chuàng)新之處。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計上，創(chuàng)新性地引入了自適應(yīng)動態(tài)連接結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接結(jié)構(gòu)相對固定，難以靈活適應(yīng)股票市場瞬息萬變的特性。而本研究的自適應(yīng)動態(tài)連接結(jié)構(gòu)能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征和變化，實時調(diào)整網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的連接權(quán)重和連接方式，從而更精準地捕捉股票價格在不同市場環(huán)境下的動態(tài)變化規(guī)律。例如，在市場波動劇烈時，該結(jié)構(gòu)能夠自動增強對關(guān)鍵時間步和重要特征的連接權(quán)重，提高模型對市場變化的敏感度；在市場相對平穩(wěn)時，則適當調(diào)整連接方式，減少不必要的計算負擔(dān)，提高模型的運行效率。在學(xué)習(xí)算法改進方面，提出了基于多模態(tài)信息融合的強化學(xué)習(xí)算法。股票市場受到宏觀經(jīng)濟、行業(yè)動態(tài)、公司基本面以及投資者情緒等多種因素的綜合影響，單一的學(xué)習(xí)算法難以充分利用這些多模態(tài)信息。本研究的強化學(xué)習(xí)算法將股票價格、成交量等傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)與新聞文本、社交媒體輿情等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行有效融合，通過構(gòu)建多模態(tài)信息融合的狀態(tài)空間和獎勵函數(shù)，引導(dǎo)模型在學(xué)習(xí)過程中綜合考慮多種因素的影響，從而做出更準確的預(yù)測。例如，通過情感分析技術(shù)從新聞文本和社交媒體中提取投資者情緒信息，將其作為多模態(tài)信息的一部分融入到強化學(xué)習(xí)算法中，使模型能夠更好地理解市場情緒對股票價格的影響。在模型應(yīng)用層面，實現(xiàn)了模型的動態(tài)更新與實時預(yù)測功能。傳統(tǒng)股票預(yù)測模型通常在固定的歷史數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練，難以及時反映市場的最新變化。本研究的模型通過建立實時數(shù)據(jù)采集與更新機制，能夠根據(jù)最新的市場數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整模型參數(shù)，實現(xiàn)模型的持續(xù)學(xué)習(xí)和更新。同時，結(jié)合在線學(xué)習(xí)算法，模型可以對新輸入的數(shù)據(jù)進行實時處理和預(yù)測，為投資者提供及時、準確的市場預(yù)測信息，幫助投資者在瞬息萬變的股票市場中迅速做出決策。例如，當市場出現(xiàn)重大事件或政策調(diào)整時，模型能夠及時捕捉到這些變化，并根據(jù)新的數(shù)據(jù)對預(yù)測結(jié)果進行調(diào)整，使投資者能夠第一時間了解市場動態(tài)，把握投資機會。二、股票預(yù)測模型與動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)2.1股票預(yù)測模型概述2.1.1常見股票預(yù)測模型類型在股票預(yù)測領(lǐng)域，眾多模型被廣泛研究與應(yīng)用，每種模型都基于獨特的原理，具備各自的優(yōu)缺點，并適用于特定的場景。線性回歸模型作為一種基礎(chǔ)的統(tǒng)計模型，假設(shè)股票價格與一個或多個自變量（如歷史價格、成交量、宏觀經(jīng)濟指標等）之間存在線性關(guān)系。其原理是通過最小化預(yù)測值與實際值之間的誤差平方和，來確定模型的參數(shù)（即回歸系數(shù)）。例如，簡單線性回歸模型可表示為y=\beta_0+\beta_1x+\epsilon，其中y為股票價格，x為自變量，\beta_0和\beta_1為回歸系數(shù)，\epsilon為誤差項。該模型的優(yōu)點是原理簡單、易于理解和實現(xiàn)，計算效率高，能夠快速給出預(yù)測結(jié)果，并且可解釋性強，能清晰展示自變量與因變量之間的關(guān)系。然而，股票市場具有高度的非線性和復(fù)雜性，線性回歸模型難以準確捕捉股票價格的復(fù)雜變化規(guī)律，預(yù)測準確性相對較低。它主要適用于股票價格變化較為平穩(wěn)、線性關(guān)系較為明顯的短期預(yù)測場景，或者作為其他復(fù)雜模型的對比基準。時間序列模型將股票價格視為隨時間變化的序列數(shù)據(jù)，通過分析歷史數(shù)據(jù)中的趨勢、季節(jié)性和周期性等特征來預(yù)測未來價格。常見的時間序列模型如自回歸移動平均模型（ARIMA），它結(jié)合了自回歸（AR）和移動平均（MA）的特點。AR部分通過對過去的價格數(shù)據(jù)進行加權(quán)求和來預(yù)測當前價格，MA部分則考慮了過去預(yù)測誤差的加權(quán)平均。ARIMA(p,d,q)模型中，p表示自回歸階數(shù)，d表示差分階數(shù)，q表示移動平均階數(shù)。時間序列模型充分考慮了數(shù)據(jù)的時間順序和動態(tài)變化，對于具有明顯趨勢和季節(jié)性的股票價格數(shù)據(jù)，能夠較好地捕捉其變化規(guī)律，在短期預(yù)測中往往能取得較為準確的結(jié)果。但該模型對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性要求較高，需要進行差分等預(yù)處理操作，且當股票市場出現(xiàn)突發(fā)事件或結(jié)構(gòu)變化時，模型的適應(yīng)性較差，預(yù)測精度會受到較大影響。它適用于數(shù)據(jù)平穩(wěn)、變化規(guī)律相對穩(wěn)定的股票價格短期預(yù)測。機器學(xué)習(xí)模型憑借強大的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力，在股票預(yù)測中得到了廣泛應(yīng)用。以支持向量機（SVM）為例，它通過尋找一個最優(yōu)的分類超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點分隔開，對于回歸問題則是尋找一個最優(yōu)的回歸超平面，使預(yù)測值與實際值之間的誤差最小。SVM在處理小樣本、非線性和高維數(shù)據(jù)時具有獨特的優(yōu)勢，能夠有效避免過擬合問題，具有較好的泛化能力。但SVM的性能對核函數(shù)的選擇和參數(shù)調(diào)整較為敏感，不同的核函數(shù)和參數(shù)設(shè)置會導(dǎo)致模型性能的較大差異，計算復(fù)雜度較高，在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的訓(xùn)練效率較低。決策樹模型則是基于樹狀結(jié)構(gòu)進行決策，通過對特征的不斷劃分來構(gòu)建決策規(guī)則，從而實現(xiàn)對股票價格的預(yù)測。它的優(yōu)點是模型結(jié)構(gòu)直觀，易于理解和解釋，能夠處理離散和連續(xù)的特征，對數(shù)據(jù)的分布沒有嚴格要求。不過，決策樹容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，尤其是在數(shù)據(jù)噪聲較大或特征較多時，其穩(wěn)定性較差，對數(shù)據(jù)的微小變化較為敏感。隨機森林是由多個決策樹組成的集成學(xué)習(xí)模型，通過對樣本和特征進行隨機抽樣，構(gòu)建多個決策樹并綜合它們的預(yù)測結(jié)果，有效降低了過擬合風(fēng)險，提高了模型的穩(wěn)定性和泛化能力。但隨機森林模型相對復(fù)雜，可解釋性較單個決策樹有所下降，計算量較大，訓(xùn)練時間較長。機器學(xué)習(xí)模型適用于數(shù)據(jù)量較大、特征豐富、股票價格變化規(guī)律復(fù)雜的預(yù)測場景。深度學(xué)習(xí)模型作為機器學(xué)習(xí)的一個分支，通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）最初主要應(yīng)用于圖像識別領(lǐng)域，其通過卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)，能夠自動提取數(shù)據(jù)的局部特征和全局特征。在股票預(yù)測中，CNN可以將股票價格數(shù)據(jù)看作圖像數(shù)據(jù)，通過卷積操作提取價格序列中的局部模式和趨勢特征。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU），特別適合處理時間序列數(shù)據(jù)。RNN通過隱藏層的循環(huán)連接，能夠保存和利用歷史信息來進行當前時刻的預(yù)測，但由于存在梯度消失和梯度爆炸問題，在處理長期依賴關(guān)系時表現(xiàn)不佳。LSTM和GRU通過引入門控機制，有效解決了RNN的長期依賴問題。LSTM中的輸入門、遺忘門和輸出門可以控制信息的輸入、保留和輸出，GRU則簡化了門控機制，計算效率更高。深度學(xué)習(xí)模型具有強大的非線性擬合能力，能夠自動學(xué)習(xí)到股票價格數(shù)據(jù)中復(fù)雜的特征和模式，在處理大規(guī)模、高維度數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，能夠捕捉到股票市場中各種因素之間的復(fù)雜關(guān)系，從而提高預(yù)測的準確性。然而，深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，對計算資源的要求較高，訓(xùn)練時間長，模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，可解釋性差，難以直觀理解模型的決策過程和預(yù)測依據(jù)。它適用于數(shù)據(jù)量充足、追求高精度預(yù)測且對模型可解釋性要求相對較低的場景。2.1.2模型構(gòu)建步驟與評估指標構(gòu)建股票預(yù)測模型是一個系統(tǒng)且嚴謹?shù)倪^程，主要涵蓋數(shù)據(jù)收集、特征選擇、模型構(gòu)建、評估與優(yōu)化等關(guān)鍵步驟，每個步驟都對模型的性能和預(yù)測準確性有著重要影響。數(shù)據(jù)收集是模型構(gòu)建的基礎(chǔ)，全面、準確的數(shù)據(jù)是構(gòu)建有效預(yù)測模型的前提。數(shù)據(jù)來源廣泛，包括金融數(shù)據(jù)提供商，如萬得（Wind）、彭博（Bloomberg）等，它們提供豐富的股票歷史價格、成交量、財務(wù)報表等數(shù)據(jù)；證券交易所官網(wǎng)，可獲取上市公司的實時交易數(shù)據(jù)和公告信息；財經(jīng)新聞網(wǎng)站和社交媒體平臺，能收集到與股票市場相關(guān)的新聞資訊、投資者情緒等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。收集的數(shù)據(jù)類型不僅有股票的開盤價、收盤價、最高價、最低價、成交量等基本交易數(shù)據(jù)，還包括宏觀經(jīng)濟指標，如國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、通貨膨脹率、利率等，這些指標反映了宏觀經(jīng)濟環(huán)境對股票市場的影響；行業(yè)數(shù)據(jù)，如行業(yè)增長率、市場份額等，有助于分析行業(yè)發(fā)展趨勢對個股的影響；公司基本面數(shù)據(jù)，如營業(yè)收入、凈利潤、資產(chǎn)負債率等，能評估公司的財務(wù)狀況和盈利能力。在收集數(shù)據(jù)時，需確保數(shù)據(jù)的準確性、完整性和一致性，對缺失值和異常值進行處理，例如對于缺失的價格數(shù)據(jù)，可采用插值法或均值填充法進行填補；對于異常的成交量數(shù)據(jù)，通過設(shè)定合理的閾值進行識別和修正。特征選擇是從原始數(shù)據(jù)中挑選出對股票價格預(yù)測具有重要影響的特征，去除冗余和無關(guān)特征，以提高模型的訓(xùn)練效率和預(yù)測性能。技術(shù)指標是常用的特征來源，如移動平均線（MA）通過計算一定時間周期內(nèi)股票價格的平均值，反映股票價格的趨勢；相對強弱指標（RSI）衡量股票價格的相對強弱程度，判斷股票是否處于超買或超賣狀態(tài)；布林帶（BOLL）由中軌、上軌和下軌組成，可顯示股票價格的波動范圍和趨勢變化?；久嬷笜艘仓陵P(guān)重要，包括公司的盈利能力指標，如毛利率、凈利率等；償債能力指標，如流動比率、速動比率等；成長能力指標，如營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率等。此外，還可運用特征選擇算法，如過濾法中的皮爾遜相關(guān)系數(shù)法，通過計算特征與目標變量之間的相關(guān)系數(shù)，選擇相關(guān)性較高的特征；包裝法中的遞歸特征消除法（RFE），通過不斷遞歸地刪除對模型性能影響最小的特征，選擇最優(yōu)特征子集；嵌入法中的Lasso回歸，在回歸模型中加入L1正則化項，實現(xiàn)特征選擇和參數(shù)估計同時進行。模型構(gòu)建階段，需根據(jù)數(shù)據(jù)特點和預(yù)測需求選擇合適的模型類型，并確定模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)。如選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，需確定網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、每層的神經(jīng)元數(shù)量、激活函數(shù)等。對于多層感知器（MLP），通常包含輸入層、隱藏層和輸出層，輸入層接收數(shù)據(jù)特征，隱藏層進行特征變換和非線性映射，輸出層給出預(yù)測結(jié)果。隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量需根據(jù)數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度和模型的擬合能力進行調(diào)整，過多的神經(jīng)元可能導(dǎo)致過擬合，過少則可能使模型擬合不足。激活函數(shù)如ReLU（RectifiedLinearUnit）函數(shù)，能有效解決梯度消失問題，增強模型的非線性表達能力。在確定模型結(jié)構(gòu)后，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練，調(diào)整模型的參數(shù)，使模型能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)中的規(guī)律。訓(xùn)練過程中，常使用隨機梯度下降（SGD）及其變種Adagrad、Adadelta、Adam等優(yōu)化算法，這些算法通過迭代更新模型參數(shù)，使損失函數(shù)逐漸減小，以達到最優(yōu)的模型參數(shù)配置。模型評估是檢驗?zāi)Ｐ托阅芎皖A(yù)測準確性的重要環(huán)節(jié)，通過一系列評估指標來衡量模型的優(yōu)劣。常用的評估指標包括均方誤差（MSE），它計算預(yù)測值與實際值之間誤差的平方和的平均值，公式為MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2，其中y_i為實際值，\hat{y}_i為預(yù)測值，n為樣本數(shù)量。MSE能直觀反映預(yù)測值與實際值的偏差程度，值越小表示模型的預(yù)測誤差越小。均方根誤差（RMSE）是MSE的平方根，即RMSE=\sqrt{MSE}，它與MSE的作用類似，但由于對誤差進行了開方，使得RMSE的量綱與實際值相同，更便于理解和比較。平均絕對誤差（MAE）計算預(yù)測值與實際值之間誤差的絕對值的平均值，公式為MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i-\hat{y}_i|，MAE對所有誤差一視同仁，能更準確地反映預(yù)測值與實際值的平均偏差。決定系數(shù)（R2）用于評估模型對數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度，它表示模型能夠解釋的因變量變化的比例，取值范圍在0到1之間，越接近1表示模型對數(shù)據(jù)的擬合效果越好，公式為R2=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\bar{y})^2}，其中\(zhòng)bar{y}為實際值的平均值。除了這些指標，還可通過繪制預(yù)測值與實際值的散點圖、計算預(yù)測準確率等方式，從不同角度評估模型的性能。根據(jù)評估結(jié)果，可對模型進行優(yōu)化，如調(diào)整模型參數(shù)、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、改進模型結(jié)構(gòu)等，以提高模型的預(yù)測準確性和穩(wěn)定性。2.2動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理2.2.1動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)和環(huán)境變化動態(tài)調(diào)整自身結(jié)構(gòu)和參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練完成后結(jié)構(gòu)和參數(shù)相對固定不同，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更強的靈活性和適應(yīng)性，能夠更好地處理復(fù)雜多變的數(shù)據(jù)和任務(wù)。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心特點在于其動態(tài)性。在運行過程中，它可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征和變化，實時調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)重、節(jié)點數(shù)量以及層次結(jié)構(gòu)。例如，當面對具有不同時間尺度或變化規(guī)律的數(shù)據(jù)時，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動調(diào)整內(nèi)部結(jié)構(gòu)，以更有效地捕捉數(shù)據(jù)中的動態(tài)信息。這種動態(tài)調(diào)整能力使得模型能夠在不同的場景和任務(wù)中保持良好的性能表現(xiàn)，避免了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在面對復(fù)雜變化時可能出現(xiàn)的過擬合或欠擬合問題。從結(jié)構(gòu)上看，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包含一些特殊的機制來實現(xiàn)其動態(tài)特性。例如，它可能具有可生長或可修剪的神經(jīng)元和連接，根據(jù)數(shù)據(jù)的需求，網(wǎng)絡(luò)可以動態(tài)地增加或刪除神經(jīng)元和連接，以優(yōu)化模型的復(fù)雜度和性能。一些動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還引入了記憶單元，用于存儲和利用歷史信息，從而更好地處理時間序列數(shù)據(jù)和具有前后依賴關(guān)系的數(shù)據(jù)。這種記憶機制使得網(wǎng)絡(luò)在處理當前數(shù)據(jù)時，能夠參考之前的信息，提高對數(shù)據(jù)動態(tài)變化的理解和預(yù)測能力。在學(xué)習(xí)算法方面，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用的學(xué)習(xí)算法通常能夠支持其結(jié)構(gòu)和參數(shù)的動態(tài)調(diào)整。與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的固定學(xué)習(xí)率和固定結(jié)構(gòu)更新方式不同，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)模型的運行狀態(tài)和數(shù)據(jù)的變化，自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率和參數(shù)更新策略。這樣可以確保模型在不斷變化的環(huán)境中持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高模型的收斂速度和穩(wěn)定性。與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多個方面具有明顯的區(qū)別。傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練前就確定了網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，包括層數(shù)、每層的神經(jīng)元數(shù)量等，在訓(xùn)練過程中結(jié)構(gòu)基本保持不變，只能通過調(diào)整連接權(quán)重來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征。而動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可以在訓(xùn)練甚至推理過程中動態(tài)變化，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和任務(wù)需求，自動優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以更好地適應(yīng)復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式。傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時通常采用固定的學(xué)習(xí)率和參數(shù)更新策略，缺乏對數(shù)據(jù)動態(tài)變化的自適應(yīng)能力。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的變化實時調(diào)整學(xué)習(xí)率和參數(shù)更新方式，使得模型能夠更快地收斂到最優(yōu)解，并且在面對新的數(shù)據(jù)時能夠及時調(diào)整模型參數(shù)，保持良好的性能。傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于結(jié)構(gòu)固定，在處理具有復(fù)雜動態(tài)特性的數(shù)據(jù)時，往往難以充分捕捉數(shù)據(jù)中的有效信息，容易出現(xiàn)過擬合或欠擬合問題。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)憑借其動態(tài)調(diào)整結(jié)構(gòu)和參數(shù)的能力，能夠更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)的動態(tài)變化，提高對復(fù)雜數(shù)據(jù)的建模和預(yù)測能力。2.2.2動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與工作機制動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是其實現(xiàn)強大功能的基礎(chǔ)，它在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，引入了動態(tài)變化的機制，以適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)和任務(wù)需求。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包含輸入層、隱藏層和輸出層，各層之間通過權(quán)重連接，傳遞信息。輸入層負責(zé)接收外部數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理的形式。與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似，輸入層的節(jié)點數(shù)量取決于輸入數(shù)據(jù)的特征數(shù)量。但在動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入層的功能不僅僅是簡單的數(shù)據(jù)傳遞，還可能涉及到對輸入數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征提取。例如，對于時間序列數(shù)據(jù)，輸入層可能會對數(shù)據(jù)進行滑動窗口處理，將多個時間步的數(shù)據(jù)組合成一個輸入向量，以便網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉到數(shù)據(jù)的時間序列特征。同時，輸入層還可以根據(jù)數(shù)據(jù)的動態(tài)變化，自適應(yīng)地調(diào)整數(shù)據(jù)的輸入方式，如調(diào)整滑動窗口的大小或步長，以更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化規(guī)律。隱藏層是動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，它承擔(dān)著對輸入數(shù)據(jù)進行特征變換和非線性映射的重要任務(wù)，以提取數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征。與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的是，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層結(jié)構(gòu)具有動態(tài)變化的能力。在訓(xùn)練過程中，隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量可以根據(jù)數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度和模型的學(xué)習(xí)情況動態(tài)增加或減少。當模型發(fā)現(xiàn)當前的神經(jīng)元數(shù)量不足以充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征時，會自動生成新的神經(jīng)元，并調(diào)整連接權(quán)重，以增強模型的表達能力；反之，當某些神經(jīng)元對模型的貢獻較小，甚至可能導(dǎo)致過擬合時，模型會將這些神經(jīng)元刪除，簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高模型的泛化能力。隱藏層的連接方式也可以動態(tài)調(diào)整，不再局限于傳統(tǒng)的全連接方式。通過引入動態(tài)連接機制，網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)數(shù)據(jù)的特征和重要性，自動調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，使得模型能夠更加關(guān)注對任務(wù)重要的信息，提高模型的學(xué)習(xí)效率和準確性。輸出層根據(jù)隱藏層提取的特征，輸出最終的預(yù)測結(jié)果或分類標簽。輸出層的節(jié)點數(shù)量取決于具體的任務(wù)類型，如在股票價格預(yù)測任務(wù)中，輸出層通常只有一個節(jié)點，表示預(yù)測的股票價格；在股票漲跌分類任務(wù)中，輸出層可能有兩個節(jié)點，分別表示上漲和下跌的概率。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層同樣可以根據(jù)任務(wù)的變化進行調(diào)整，例如在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，輸出層可以根據(jù)不同的任務(wù)需求，動態(tài)地調(diào)整輸出的維度和內(nèi)容，以適應(yīng)不同的任務(wù)目標。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作機制主要包括參數(shù)調(diào)整和信息傳遞兩個方面。在參數(shù)調(diào)整方面，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用了自適應(yīng)的學(xué)習(xí)算法，能夠根據(jù)模型的訓(xùn)練情況和數(shù)據(jù)的變化，實時調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。常用的方法有基于梯度的優(yōu)化算法，如隨機梯度下降（SGD）及其變種Adagrad、Adadelta、Adam等，這些算法通過計算損失函數(shù)對參數(shù)的梯度，來更新參數(shù)值，使得模型的預(yù)測結(jié)果與真實值之間的誤差逐漸減小。在動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，這些算法會根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動態(tài)變化和數(shù)據(jù)的動態(tài)特性，自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率和參數(shù)更新策略。當網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時，算法會重新計算參數(shù)的梯度，并根據(jù)新的結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)特點，調(diào)整學(xué)習(xí)率，以確保模型能夠穩(wěn)定地收斂。為了防止模型過擬合，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還會采用一些正則化技術(shù)，如L1和L2正則化，通過在損失函數(shù)中添加正則化項，對參數(shù)進行約束，使得模型更加泛化。在信息傳遞方面，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過節(jié)點之間的連接權(quán)重來傳遞信息。當輸入數(shù)據(jù)進入網(wǎng)絡(luò)后，首先在輸入層進行預(yù)處理和特征提取，然后通過連接權(quán)重傳遞到隱藏層。在隱藏層中，數(shù)據(jù)經(jīng)過神經(jīng)元的非線性變換，提取出更高級的特征，這些特征再通過連接權(quán)重傳遞到下一層，直到輸出層。在這個過程中，連接權(quán)重起到了關(guān)鍵的作用，它決定了信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳遞方向和強度。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的特征和變化，動態(tài)調(diào)整連接權(quán)重，使得重要的信息能夠得到更強的傳遞，而不重要的信息則被弱化。這種動態(tài)的信息傳遞機制使得模型能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，提高對復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理能力。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還引入了一些特殊的機制來增強信息傳遞的效果，如引入門控機制，通過控制信息的流入和流出，來調(diào)節(jié)信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳遞，使得模型能夠更好地處理長序列數(shù)據(jù)和具有前后依賴關(guān)系的數(shù)據(jù)。2.2.3在股票預(yù)測中的應(yīng)用優(yōu)勢股票市場作為一個高度復(fù)雜且充滿不確定性的系統(tǒng)，其價格波動受到眾多因素的交織影響，呈現(xiàn)出明顯的非線性和動態(tài)變化特征。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)憑借其獨特的結(jié)構(gòu)和強大的學(xué)習(xí)能力，在股票預(yù)測領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著的應(yīng)用優(yōu)勢，能夠更有效地應(yīng)對股票市場的復(fù)雜性，提高預(yù)測的準確性和適應(yīng)性。股票市場的價格走勢并非遵循簡單的線性規(guī)律，而是受到宏觀經(jīng)濟形勢、行業(yè)發(fā)展趨勢、公司基本面、投資者情緒以及政策法規(guī)等多種因素的綜合作用，這些因素之間相互關(guān)聯(lián)、相互影響，使得股票價格呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性變化。傳統(tǒng)的線性預(yù)測模型，如線性回歸等，難以準確捕捉這種非線性關(guān)系，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果往往與實際價格走勢存在較大偏差。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的非線性映射能力，它能夠通過構(gòu)建多層神經(jīng)元和復(fù)雜的連接結(jié)構(gòu)，自動學(xué)習(xí)和逼近股票價格與各種影響因素之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。通過對大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以挖掘出數(shù)據(jù)中隱藏的模式和規(guī)律，即使這些關(guān)系非常復(fù)雜和微妙，它也能夠準確地捕捉到，從而更準確地預(yù)測股票價格的變化趨勢。例如，當宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)發(fā)生變化時，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)學(xué)習(xí)到的非線性關(guān)系，準確地預(yù)測出股票價格可能受到的影響，為投資者提供更有價值的參考。股票市場處于不斷變化的動態(tài)環(huán)境中，各種因素隨時都可能發(fā)生變化，如宏觀經(jīng)濟政策的調(diào)整、行業(yè)競爭格局的改變、公司重大事件的發(fā)生等，這些變化都會導(dǎo)致股票價格的動態(tài)波動。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在面對這種動態(tài)變化時，由于其結(jié)構(gòu)和參數(shù)相對固定，難以快速適應(yīng)市場的變化，容易出現(xiàn)預(yù)測滯后或不準確的情況。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能夠根據(jù)市場的實時變化，動態(tài)調(diào)整自身的結(jié)構(gòu)和參數(shù)。當市場出現(xiàn)新的變化趨勢時，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過增加或刪除神經(jīng)元、調(diào)整連接權(quán)重等方式，及時優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，使其能夠更好地適應(yīng)新的市場環(huán)境，準確捕捉股票價格的動態(tài)變化。當某公司發(fā)布了重大利好消息時，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠迅速感知到這一變化，并調(diào)整模型參數(shù)，更準確地預(yù)測股票價格的上漲趨勢，幫助投資者及時把握投資機會。股票市場數(shù)據(jù)通常包含豐富的時間序列信息，股票價格在不同時間點之間存在著前后依賴關(guān)系，過去的價格走勢往往會對未來的價格產(chǎn)生影響。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理時間序列數(shù)據(jù)時，由于缺乏有效的記憶機制，難以充分利用這些時間序列信息，導(dǎo)致預(yù)測效果不佳。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了記憶單元和時間序列處理機制，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變種長期短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）等，這些模型能夠有效地保存和利用歷史信息。通過循環(huán)連接和門控機制，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將過去時間步的信息傳遞到當前時間步，使得模型在預(yù)測當前股票價格時，能夠充分考慮過去的價格走勢和市場情況，從而更準確地預(yù)測未來價格。在分析股票價格的長期趨勢時，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以利用記憶單元保存的歷史價格信息，準確判斷價格的上升或下降趨勢是否會持續(xù)，為投資者提供更可靠的長期投資建議。股票市場中存在大量的噪聲數(shù)據(jù)和異常值，這些噪聲和異常值可能會對預(yù)測模型產(chǎn)生干擾，影響預(yù)測的準確性。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強的抗噪聲能力和對異常值的魯棒性。在學(xué)習(xí)過程中，它能夠通過自適應(yīng)的參數(shù)調(diào)整和結(jié)構(gòu)優(yōu)化，自動過濾掉噪聲數(shù)據(jù)的干擾，減少異常值對模型的影響。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過動態(tài)調(diào)整連接權(quán)重，降低噪聲數(shù)據(jù)在信息傳遞中的權(quán)重，使得模型更加關(guān)注真實有效的數(shù)據(jù)特征，從而提高預(yù)測的穩(wěn)定性和可靠性。當股票市場出現(xiàn)短期的異常波動時，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠識別出這些異常波動是噪聲還是真正的市場變化，避免因噪聲而做出錯誤的預(yù)測，為投資者提供更穩(wěn)定的預(yù)測結(jié)果。三、改進動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法與策略3.1現(xiàn)有動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性分析3.1.1收斂速度與局部最優(yōu)問題在現(xiàn)有動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，傳統(tǒng)的梯度下降算法及其變種在收斂速度和避免陷入局部最優(yōu)解方面存在明顯不足。以經(jīng)典的隨機梯度下降（SGD）算法為例，其在每次迭代時僅使用一個樣本的梯度來更新模型參數(shù)。在股票預(yù)測任務(wù)中，股票市場數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜，SGD算法雖然計算簡單，但由于每次更新僅基于單個樣本，導(dǎo)致參數(shù)更新方向具有較大的隨機性，使得收斂過程波動較大，收斂速度相對較慢。在訓(xùn)練初期，模型參數(shù)與最優(yōu)值相差較大時，SGD算法可能會在搜索空間中進行大量的無效搜索，耗費大量的迭代次數(shù)才能逐漸接近最優(yōu)解。從數(shù)學(xué)原理上看，SGD算法的參數(shù)更新公式為\theta_{t+1}=\theta_t-\alphag_t，其中\(zhòng)theta_t是第t次迭代時的參數(shù)，\alpha是學(xué)習(xí)率，g_t是第t次迭代時基于單個樣本計算得到的梯度。由于每次僅使用一個樣本，g_t可能無法準確反映整個數(shù)據(jù)集的梯度方向，導(dǎo)致參數(shù)更新的方向不夠準確，從而影響收斂速度。當股票市場數(shù)據(jù)存在噪聲或異常值時，單個樣本的梯度可能會受到這些因素的干擾，進一步加劇了參數(shù)更新的不穩(wěn)定性，使得收斂速度更慢。動量法（Momentum）雖然在一定程度上改善了SGD算法的收斂速度，它通過引入動量項，使得參數(shù)更新不僅考慮當前的梯度，還考慮之前的更新方向。其參數(shù)更新公式為v_t=\betav_{t-1}+\alphag_t，\theta_{t+1}=\theta_t-v_t，其中v_t是第t次迭代時的動量，\beta是動量因子。然而，動量法在處理一些復(fù)雜的股票市場數(shù)據(jù)時，仍然容易陷入局部最優(yōu)解。當股票市場出現(xiàn)突發(fā)事件或結(jié)構(gòu)變化時，數(shù)據(jù)的分布和特征會發(fā)生改變，動量法可能會因為之前積累的動量而繼續(xù)朝著局部最優(yōu)解的方向更新參數(shù)，難以跳出局部最優(yōu)，導(dǎo)致模型的性能無法進一步提升。自適應(yīng)學(xué)習(xí)率算法，如Adagrad、Adadelta、RMSProp和Adam等，雖然能夠根據(jù)參數(shù)的歷史梯度信息動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率，在一定程度上提高了收斂速度和穩(wěn)定性。但這些算法在面對股票市場的復(fù)雜動態(tài)變化時，也存在局限性。Adagrad算法對每個參數(shù)使用不同的學(xué)習(xí)率，通過累積梯度的平方來調(diào)整學(xué)習(xí)率，其學(xué)習(xí)率更新公式為\eta_{t,i}=\frac{\eta}{\sqrt{G_{t,ii}}+\epsilon}，其中\(zhòng)eta_{t,i}是第t次迭代時第i個參數(shù)的學(xué)習(xí)率，\eta是初始學(xué)習(xí)率，G_{t,ii}是到第t次迭代時第i個參數(shù)梯度平方的累積和，\epsilon是一個小常數(shù)，防止分母為零。這種方法在處理稀疏數(shù)據(jù)時表現(xiàn)較好，但在股票市場數(shù)據(jù)中，由于數(shù)據(jù)的動態(tài)變化和噪聲的存在，可能會導(dǎo)致學(xué)習(xí)率過早地減小，使得模型無法充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征，影響收斂速度和預(yù)測精度。Adam算法結(jié)合了動量法和RMSProp算法的優(yōu)點，通過計算梯度的一階矩估計和二階矩估計來動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率。其參數(shù)更新公式較為復(fù)雜，涉及到多個超參數(shù)的調(diào)整。在股票預(yù)測中，Adam算法雖然在大多數(shù)情況下表現(xiàn)良好，但對于一些特殊的股票數(shù)據(jù)分布或復(fù)雜的市場環(huán)境，超參數(shù)的選擇變得非常關(guān)鍵。如果超參數(shù)設(shè)置不合理，可能會導(dǎo)致模型在訓(xùn)練過程中出現(xiàn)波動，甚至陷入局部最優(yōu)解。當股票市場處于劇烈波動期，數(shù)據(jù)的噪聲和不確定性增加，Adam算法可能無法及時調(diào)整學(xué)習(xí)率以適應(yīng)這種變化，從而影響模型的收斂和預(yù)測性能。3.1.2對復(fù)雜數(shù)據(jù)特征的提取能力不足股票市場數(shù)據(jù)具有高度的復(fù)雜性和多樣性，其價格波動受到宏觀經(jīng)濟因素、行業(yè)動態(tài)、公司基本面、投資者情緒以及政策法規(guī)等眾多因素的綜合影響，這些因素相互交織、相互作用，使得股票市場數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性特征?，F(xiàn)有動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理這類復(fù)雜數(shù)據(jù)時，對數(shù)據(jù)特征的提取能力存在明顯不足。傳統(tǒng)的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如簡單的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），雖然能夠處理時間序列數(shù)據(jù)，但由于其存在梯度消失和梯度爆炸問題，在處理長序列數(shù)據(jù)時表現(xiàn)不佳。在股票市場中，股票價格的波動往往具有長期的依賴性，過去較長時間內(nèi)的市場信息都會對當前的價格產(chǎn)生影響。RNN在處理長序列時，隨著時間步的增加，梯度在反向傳播過程中會逐漸消失或爆炸，導(dǎo)致模型無法有效地學(xué)習(xí)到長距離的依賴關(guān)系，從而難以準確提取股票價格序列中的長期趨勢和復(fù)雜特征。當分析股票價格的長期走勢時，RNN可能會忽略早期的重要信息，只關(guān)注近期的數(shù)據(jù)，使得對長期趨勢的預(yù)測出現(xiàn)偏差。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）作為RNN的改進版本，通過引入門控機制，在一定程度上解決了梯度消失和爆炸問題，能夠更好地處理長序列數(shù)據(jù)。然而，它們在面對股票市場數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征時，仍然存在局限性。LSTM和GRU主要關(guān)注數(shù)據(jù)的時間序列特征，對于股票市場中其他重要的特征，如宏觀經(jīng)濟指標與股票價格之間的非線性關(guān)系、行業(yè)競爭格局變化對股票價格的影響等，難以進行全面而深入的挖掘。在股票市場中，宏觀經(jīng)濟指標的變化，如利率的調(diào)整、通貨膨脹率的波動等，會對股票價格產(chǎn)生重要影響，但LSTM和GRU在處理這些宏觀經(jīng)濟指標與股票價格的關(guān)系時，可能無法充分捕捉到其中復(fù)雜的非線性映射關(guān)系，導(dǎo)致對股票價格的預(yù)測不夠準確?，F(xiàn)有動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理股票市場中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如新聞文本、社交媒體輿情等方面，也存在較大的困難。股票市場的走勢往往受到市場情緒和投資者心理的影響，而新聞文本和社交媒體輿情中蘊含著豐富的市場情緒信息。傳統(tǒng)的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以直接處理這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要先進行復(fù)雜的預(yù)處理和特征工程，將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)后才能輸入模型。但在這個轉(zhuǎn)化過程中，可能會丟失部分重要信息，導(dǎo)致模型無法充分利用這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的有效信息來提升對股票價格的預(yù)測能力。在面對大量的新聞報道時，如何準確地從文本中提取出與股票價格相關(guān)的情緒信息，并將其有效地融入到動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，仍然是一個亟待解決的問題。3.2改進思路與創(chuàng)新策略3.2.1優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計為提升動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票預(yù)測中的性能，本研究對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行了深度優(yōu)化，主要從網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的合理調(diào)整、神經(jīng)元連接方式的創(chuàng)新以及新型模塊的引入等方面展開。在網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的確定上，摒棄傳統(tǒng)的固定層數(shù)設(shè)置方式，采用自適應(yīng)層數(shù)調(diào)整策略。傳統(tǒng)動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常預(yù)先設(shè)定固定的層數(shù)，然而股票市場的復(fù)雜性和動態(tài)變化性使得固定層數(shù)難以靈活適應(yīng)不同的市場環(huán)境和數(shù)據(jù)特征。本研究提出的自適應(yīng)層數(shù)調(diào)整策略，通過在訓(xùn)練過程中實時監(jiān)測模型的性能指標，如均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）等，來動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)層數(shù)。當模型在訓(xùn)練集上的性能指標不再隨著層數(shù)的增加而顯著提升，反而出現(xiàn)過擬合跡象時，停止增加層數(shù)；反之，當模型在驗證集上的誤差較大，擬合能力不足時，適當增加層數(shù)。這種自適應(yīng)調(diào)整策略能夠使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)根據(jù)數(shù)據(jù)的實際需求進行優(yōu)化，避免了過擬合和欠擬合問題，提高了模型的泛化能力。在處理市場波動較大的股票數(shù)據(jù)時，自適應(yīng)層數(shù)調(diào)整策略可以根據(jù)市場的變化動態(tài)增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，以更好地捕捉復(fù)雜的市場信息；而在市場相對平穩(wěn)時，減少層數(shù)，降低模型的復(fù)雜度，提高計算效率。在神經(jīng)元連接方式上，引入動態(tài)稀疏連接機制。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多采用全連接方式，這種方式雖然簡單直觀，但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，計算量巨大，容易導(dǎo)致過擬合，且難以突出數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征。動態(tài)稀疏連接機制則根據(jù)神經(jīng)元之間的相關(guān)性和重要性，動態(tài)調(diào)整連接權(quán)重。通過計算神經(jīng)元之間的互信息或相關(guān)性系數(shù)，確定哪些連接對于模型的預(yù)測任務(wù)更為重要。對于相關(guān)性較低的連接，將其權(quán)重設(shè)置為零，實現(xiàn)連接的稀疏化。這樣不僅可以減少計算量，提高模型的訓(xùn)練速度，還能增強模型對關(guān)鍵特征的學(xué)習(xí)能力，提高預(yù)測的準確性。在分析股票價格與成交量的關(guān)系時，動態(tài)稀疏連接機制可以自動識別出對價格預(yù)測影響較大的成交量相關(guān)神經(jīng)元，并加強它們之間的連接，而弱化與價格關(guān)系不緊密的其他神經(jīng)元連接，從而更準確地捕捉價格與成交量之間的內(nèi)在聯(lián)系。為了進一步增強網(wǎng)絡(luò)對股票市場復(fù)雜信息的提取能力，引入注意力機制模塊。股票市場數(shù)據(jù)包含眾多影響因素，如宏觀經(jīng)濟指標、行業(yè)動態(tài)、公司基本面等，不同因素在不同時間對股票價格的影響程度各不相同。注意力機制模塊能夠使網(wǎng)絡(luò)在處理數(shù)據(jù)時，自動關(guān)注到對當前預(yù)測任務(wù)最為重要的信息，提高模型對關(guān)鍵信息的敏感度。具體實現(xiàn)方式是通過計算輸入數(shù)據(jù)中各個時間步或特征的注意力權(quán)重，然后根據(jù)這些權(quán)重對輸入進行加權(quán)求和，得到更具代表性的特征表示。在處理包含宏觀經(jīng)濟指標和股票價格時間序列的混合數(shù)據(jù)時，注意力機制可以自動分配較高的權(quán)重給與當前股票價格走勢密切相關(guān)的宏觀經(jīng)濟指標，如在經(jīng)濟衰退時期，更加關(guān)注利率、失業(yè)率等指標，從而更準確地預(yù)測股票價格的變化趨勢。注意力機制還可以與其他網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等相結(jié)合，進一步提升模型對時間序列數(shù)據(jù)中重要信息的捕捉能力。3.2.2改進訓(xùn)練算法與參數(shù)調(diào)整策略針對現(xiàn)有動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中存在的收斂速度慢和容易陷入局部最優(yōu)解的問題，本研究對訓(xùn)練算法和參數(shù)調(diào)整策略進行了全面改進，旨在提高模型的訓(xùn)練效率和性能。在訓(xùn)練算法改進方面，引入自適應(yīng)動量隨機梯度下降算法（AdaptiveMomentumStochasticGradientDescent，AMS-SGD）。傳統(tǒng)的隨機梯度下降（SGD）算法在每次迭代時僅使用一個樣本的梯度來更新模型參數(shù)，導(dǎo)致參數(shù)更新方向具有較大的隨機性，收斂速度較慢。動量法雖然通過引入動量項，使參數(shù)更新不僅考慮當前的梯度，還考慮之前的更新方向，在一定程度上改善了收斂速度，但在面對復(fù)雜的股票市場數(shù)據(jù)時，仍容易陷入局部最優(yōu)解。AMS-SGD算法結(jié)合了自適應(yīng)學(xué)習(xí)率和動量法的優(yōu)點，通過對梯度的一階矩和二階矩進行估計，動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率和動量因子。具體來說，在每次迭代中，算法首先計算梯度的一階矩（即梯度的均值）和二階矩（即梯度的平方均值），然后根據(jù)這兩個矩來調(diào)整學(xué)習(xí)率和動量因子。當梯度的方差較大時，適當減小學(xué)習(xí)率，以避免參數(shù)更新過于劇烈；當梯度的均值較大時，增加動量因子，加快參數(shù)更新速度。這種自適應(yīng)調(diào)整機制使得模型在訓(xùn)練過程中能夠更快地收斂到最優(yōu)解，同時降低了陷入局部最優(yōu)解的風(fēng)險。在訓(xùn)練動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測股票價格時，AMS-SGD算法能夠根據(jù)股票市場數(shù)據(jù)的動態(tài)變化，及時調(diào)整學(xué)習(xí)率和動量因子，使模型更快地適應(yīng)市場變化，提高預(yù)測的準確性。為了進一步優(yōu)化模型的訓(xùn)練效果，提出了基于動態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)整和正則化的參數(shù)調(diào)整策略。動態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)整策略根據(jù)訓(xùn)練過程中的不同階段和模型的性能表現(xiàn)，動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率。在訓(xùn)練初期，為了加快模型的收斂速度，可以設(shè)置較大的學(xué)習(xí)率，使模型能夠快速地在參數(shù)空間中進行搜索；隨著訓(xùn)練的進行，當模型逐漸接近最優(yōu)解時，逐漸減小學(xué)習(xí)率，以避免模型在最優(yōu)解附近震蕩，提高模型的穩(wěn)定性?？梢圆捎弥笖?shù)衰減、余弦退火等學(xué)習(xí)率調(diào)整方法。指數(shù)衰減方法按照指數(shù)形式逐漸減小學(xué)習(xí)率，公式為\eta_t=\eta_0\times\alpha^t，其中\(zhòng)eta_t是第t次迭代時的學(xué)習(xí)率，\eta_0是初始學(xué)習(xí)率，\alpha是衰減率；余弦退火方法則根據(jù)余弦函數(shù)的變化規(guī)律調(diào)整學(xué)習(xí)率，使學(xué)習(xí)率在訓(xùn)練過程中先逐漸減小，然后在一定階段后又逐漸增大，有助于模型跳出局部最優(yōu)解，尋找更優(yōu)的解。在正則化方面，采用L1和L2正則化相結(jié)合的方式。L1正則化通過在損失函數(shù)中添加參數(shù)的絕對值之和，使模型的參數(shù)更加稀疏，有助于去除冗余特征，提高模型的可解釋性；L2正則化則添加參數(shù)的平方和，能夠限制參數(shù)的大小，防止模型過擬合。將兩者結(jié)合，既可以使模型具有較好的稀疏性，又能保證模型的穩(wěn)定性。在訓(xùn)練動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，通過調(diào)整L1和L2正則化項的權(quán)重，可以平衡模型的稀疏性和穩(wěn)定性，提高模型的泛化能力。例如，在面對高維度的股票市場數(shù)據(jù)時，適當增加L1正則化的權(quán)重，可以有效地篩選出對股票價格預(yù)測重要的特征，減少噪聲和冗余信息的干擾，提高模型的預(yù)測性能。3.2.3引入新的特征提取與融合技術(shù)為了更全面、深入地挖掘股票市場數(shù)據(jù)中的有效信息，提高動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股票價格走勢的預(yù)測能力，本研究引入了多種新的特征提取與融合技術(shù)，旨在充分利用股票市場中的多源數(shù)據(jù)，提升模型對復(fù)雜數(shù)據(jù)特征的理解和分析能力。在特征提取方面，結(jié)合小波變換和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）技術(shù)。股票市場數(shù)據(jù)具有復(fù)雜的時間序列特征，包含不同時間尺度的波動和趨勢信息。小波變換能夠?qū)r間序列數(shù)據(jù)分解為不同頻率的子序列，通過選擇合適的小波基函數(shù)，可以有效地提取數(shù)據(jù)中的高頻和低頻特征。對于股票價格數(shù)據(jù)中的短期波動信息，可以通過小波變換的高頻子序列進行捕捉；而對于長期趨勢信息，則可以從低頻子序列中獲取。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解技術(shù)則是一種自適應(yīng)的信號分解方法，它能夠?qū)?fù)雜的時間序列數(shù)據(jù)分解為多個固有模態(tài)函數(shù)（IntrinsicModeFunction，IMF），每個IMF代表了數(shù)據(jù)在不同時間尺度上的特征。通過對股票價格數(shù)據(jù)進行EMD分解，可以得到多個反映不同波動周期和趨勢的IMF分量，這些分量包含了股票價格變化的豐富信息。將小波變換和EMD技術(shù)相結(jié)合，首先利用EMD對股票價格數(shù)據(jù)進行分解，得到多個IMF分量，然后對每個IMF分量進行小波變換，進一步提取其高頻和低頻特征。這樣可以更全面地挖掘股票價格數(shù)據(jù)在不同時間尺度上的特征，為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供更豐富、更有價值的信息。在分析股票價格的長期趨勢和短期波動時，通過這種結(jié)合技術(shù)，可以準確地提取出不同時間尺度下的特征，從而更準確地預(yù)測股票價格的走勢。為了充分利用股票市場中的多源數(shù)據(jù)，提出了一種基于注意力機制的特征融合方法。股票價格的波動受到多種因素的綜合影響，包括宏觀經(jīng)濟指標、行業(yè)動態(tài)、公司基本面以及市場情緒等。這些多源數(shù)據(jù)包含了不同類型的信息，如何有效地融合這些信息是提高股票預(yù)測準確性的關(guān)鍵。基于注意力機制的特征融合方法，首先對不同來源的特征進行獨立的特征提取和變換，然后通過注意力機制計算每個特征對預(yù)測任務(wù)的重要性權(quán)重。對于宏觀經(jīng)濟指標、行業(yè)數(shù)據(jù)和公司基本面數(shù)據(jù)，分別使用不同的特征提取器提取特征，然后將這些特征輸入到注意力機制模塊中。注意力機制模塊通過計算各個特征之間的相關(guān)性和對預(yù)測結(jié)果的貢獻程度，為每個特征分配一個權(quán)重。最后，根據(jù)這些權(quán)重對不同來源的特征進行加權(quán)求和，得到融合后的特征表示。這種方法能夠使模型自動關(guān)注到對股票價格預(yù)測最為重要的信息，提高特征融合的效果，從而提升模型的預(yù)測性能。在融合宏觀經(jīng)濟指標和公司基本面數(shù)據(jù)時，注意力機制可以根據(jù)市場情況和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，自動調(diào)整權(quán)重，突出對股票價格影響較大的指標，使模型能夠更準確地捕捉到多源數(shù)據(jù)與股票價格之間的復(fù)雜關(guān)系。四、基于改進動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測模型構(gòu)建4.1數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理4.1.1股票數(shù)據(jù)來源與采集為構(gòu)建精準有效的股票預(yù)測模型，本研究廣泛且精心地收集股票數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源涵蓋多個權(quán)威渠道。其中，證券交易所官方網(wǎng)站是獲取股票基礎(chǔ)交易數(shù)據(jù)的重要來源，如上海證券交易所（）和深圳證券交易所（），它們提供了上市公司的實時交易數(shù)據(jù)，包括股票的開盤價、收盤價、最高價、最低價、成交量等關(guān)鍵信息，這些數(shù)據(jù)具有權(quán)威性和準確性，是研究股票市場的基石。以貴州茅臺（600519.SH）為例，通過上交所官網(wǎng)，能夠獲取其每日詳細的交易數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。金融數(shù)據(jù)平臺也是不可或缺的數(shù)據(jù)來源，如萬得資訊（Wind）和東方財富Choice數(shù)據(jù)。萬得資訊作為金融數(shù)據(jù)領(lǐng)域的領(lǐng)軍平臺，提供了全面而深入的金融數(shù)據(jù)服務(wù)，涵蓋全球金融市場的各類數(shù)據(jù)，包括股票、債券、基金、期貨等。在股票數(shù)據(jù)方面，它不僅提供了豐富的歷史交易數(shù)據(jù)，還整合了宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)以及公司基本面數(shù)據(jù)等多維度信息，為股票研究提供了全面的視角。東方財富Choice數(shù)據(jù)同樣具備強大的數(shù)據(jù)收集和整理能力，以其便捷的用戶界面和豐富的數(shù)據(jù)內(nèi)容受到廣泛關(guān)注。它提供了實時的股票行情數(shù)據(jù)、財務(wù)報表數(shù)據(jù)以及市場分析報告等，還具備數(shù)據(jù)篩選和分析工具，方便用戶根據(jù)自身需求提取和分析數(shù)據(jù)。財經(jīng)新聞網(wǎng)站和社交媒體平臺為研究股票市場提供了豐富的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，有助于洞察市場情緒和投資者心理。新浪財經(jīng)（）、騰訊財經(jīng)（）等財經(jīng)新聞網(wǎng)站實時發(fā)布各類財經(jīng)新聞、行業(yè)動態(tài)以及公司重大事件等信息，這些信息能夠反映市場的最新變化和趨勢。社交媒體平臺如雪球（），作為投資者交流互動的重要平臺，匯聚了大量投資者的觀點、分析和討論，通過對這些內(nèi)容的分析，可以獲取市場情緒和投資者對股票的看法，為股票預(yù)測提供額外的參考信息。在數(shù)據(jù)采集方法上，本研究主要采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)和API接口調(diào)用。對于部分網(wǎng)站公開的數(shù)據(jù)，利用Python語言編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序進行數(shù)據(jù)采集。以獲取新浪財經(jīng)上的股票歷史數(shù)據(jù)為例，通過分析網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)，使用Python的requests庫發(fā)送HTTP請求獲取網(wǎng)頁內(nèi)容，再利用BeautifulSoup庫解析HTML頁面，提取所需的股票數(shù)據(jù)，如股票代碼、日期、開盤價、收盤價等信息。為了確保數(shù)據(jù)采集的合法性和穩(wěn)定性，在編寫爬蟲程序時，嚴格遵守網(wǎng)站的robots.txt協(xié)議，合理設(shè)置請求頻率，避免對目標網(wǎng)站造成過大壓力。對于一些提供API接口的數(shù)據(jù)源，如Tushare（），則通過調(diào)用其API接口實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化采集。Tushare是一個免費、開源的Python財經(jīng)數(shù)據(jù)接口包，提供了豐富的股票、基金、期貨等金融數(shù)據(jù)接口。通過在Tushare平臺注冊賬號獲取APIToken，然后在Python程序中使用tushare庫調(diào)用相應(yīng)的接口函數(shù)，即可方便地獲取股票數(shù)據(jù)。使用pro.daily接口獲取指定股票代碼在一定時間范圍內(nèi)的每日交易數(shù)據(jù)，包括開盤價、收盤價、成交量等。通過API接口調(diào)用獲取的數(shù)據(jù)格式規(guī)范，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析，同時也提高了數(shù)據(jù)采集的效率和準確性。4.1.2數(shù)據(jù)清洗與特征工程數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，旨在去除數(shù)據(jù)中的噪聲、處理缺失值和異常值，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，為后續(xù)的分析和建模提供堅實基礎(chǔ)。在缺失值處理方面，本研究采用了多種方法。對于少量的缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點選擇合適的填充方式。對于數(shù)值型數(shù)據(jù)，如股票價格和成交量，若缺失值較少，采用均值填充法，即計算該列數(shù)據(jù)的平均值，用平均值填充缺失值。對于具有時間序列特征的數(shù)據(jù)，采用線性插值法，根據(jù)相鄰時間點的數(shù)據(jù)進行線性插值，以估計缺失值。若某股票的收盤價在某一天缺失，可根據(jù)前一天和后一天的收盤價進行線性插值來填補缺失值。當缺失值較多時，且該數(shù)據(jù)列對模型的影響相對較小，考慮直接刪除含有缺失值的記錄，以避免對模型訓(xùn)練產(chǎn)生較大干擾。異常值處理同樣至關(guān)重要。股票市場數(shù)據(jù)中可能存在由于數(shù)據(jù)錄入錯誤、交易異常等原因?qū)е碌漠惓Ｖ担@些異常值會對模型的訓(xùn)練和預(yù)測產(chǎn)生不良影響。本研究采用基于統(tǒng)計方法的3σ準則來識別異常值。對于服從正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)值若超過均值加減3倍標準差的范圍，則被視為異常值。對于股票價格數(shù)據(jù)，計算其均值和標準差，若某一價格數(shù)據(jù)超出了均值±3σ的范圍，則將其標記為異常值。對于識別出的異常值，根據(jù)具體情況進行修正或刪除。如果異常值是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤導(dǎo)致的，可通過查閱其他數(shù)據(jù)源或相關(guān)資料進行修正；如果是由于交易異常導(dǎo)致的，且該異常值對整體數(shù)據(jù)分布影響較大，則考慮刪除該異常值。特征工程是從原始數(shù)據(jù)中提取和選擇對模型預(yù)測有價值的特征，以提高模型的性能和預(yù)測準確性。在技術(shù)指標特征提取方面，計算了多種常用的技術(shù)指標。移動平均線（MA）是一種簡單而有效的技術(shù)指標，通過計算一定時間周期內(nèi)股票收盤價的平均值，反映股票價格的趨勢。計算5日、10日和20日移動平均線，分別表示短期、中期和長期的價格趨勢。相對強弱指標（RSI）用于衡量股票價格的相對強弱程度，判斷股票是否處于超買或超賣狀態(tài)。RSI的計算公式為RSI=100-\frac{100}{1+RS}，其中RS=\frac{平均上漲幅度}{平均下跌幅度}。當RSI值超過70時，表明股票處于超買狀態(tài)，價格可能下跌；當RSI值低于30時，表明股票處于超賣狀態(tài)，價格可能上漲。布林帶（BOLL）由中軌、上軌和下軌組成，中軌為N日移動平均線，上軌為中軌加上一定倍數(shù)的標準差，下軌為中軌減去一定倍數(shù)的標準差，可顯示股票價格的波動范圍和趨勢變化。通過計算這些技術(shù)指標，能夠從不同角度反映股票價格的變化特征，為模型提供更豐富的信息?；久嬷笜颂卣魈崛t關(guān)注公司的財務(wù)狀況和經(jīng)營業(yè)績。盈利能力指標如毛利率，計算公式為毛利率=\frac{毛利}{營業(yè)收入}×100\%，反映了公司產(chǎn)品或服務(wù)的基本盈利能力。凈利率則是扣除所有成本、費用和稅費后的凈利潤與營業(yè)收入的比率，更全面地體現(xiàn)了公司的盈利水平。償債能力指標如流動比率，計算公式為流動比率=\frac{流動資產(chǎn)}{流動負債}，衡量公司償還短期債務(wù)的能力。速動比率則是在流動比率的基礎(chǔ)上，扣除存貨等變現(xiàn)能力較弱的資產(chǎn)，更準確地反映公司的短期償債能力。成長能力指標如營業(yè)收入增長率，計算公式為營業(yè)收入增長率=\frac{本期營業(yè)收入-上期營業(yè)收入}{上期營業(yè)收入}×100\%，體現(xiàn)了公司業(yè)務(wù)的增長速度。凈利潤增長率同理，反映了公司盈利的增長情況。這些基本面指標能夠反映公司的內(nèi)在價值和發(fā)展?jié)摿?，對股票價格的長期走勢具有重要影響。為了提高模型的訓(xùn)練效率和預(yù)測性能，采用特征選擇算法對提取的特征進行篩選。本研究運用了皮爾遜相關(guān)系數(shù)法，通過計算每個特征與目標變量（如股票價格或漲跌情況）之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，選擇相關(guān)性較高的特征。對于與目標變量相關(guān)性較低的特征，認為其對預(yù)測結(jié)果的貢獻較小，予以剔除。計算各技術(shù)指標和基本面指標與股票價格之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，若某一指標與股票價格的相關(guān)系數(shù)絕對值小于設(shè)定的閾值（如0.1），則考慮將該指標從特征集中刪除。通過特征選擇，能夠減少特征的維度，降低模型的復(fù)雜度，同時避免過擬合問題，提高模型的泛化能力。4.2模型架構(gòu)設(shè)計4.2.1改進動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)搭建本研究構(gòu)建的改進動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型旨在精準捕捉股票市場的復(fù)雜動態(tài)變化，其結(jié)構(gòu)設(shè)計融合了多種創(chuàng)新元素，以提升模型的性能和適應(yīng)性。模型的輸入層負責(zé)接收經(jīng)過預(yù)處理和特征工程處理后的股票數(shù)據(jù)特征。這些特征涵蓋了股票價格的技術(shù)指標，如移動平均線（MA）、相對強弱指標（RSI）、布林帶（BOLL）等，以及公司基本面指標，如毛利率、凈利率、流動比率、營業(yè)收入增長率等。輸入層的節(jié)點數(shù)量根據(jù)輸入特征的維度確定，確保能夠全面接收和傳遞數(shù)據(jù)信息。對于包含10個技術(shù)指標和8個基本面指標的股票數(shù)據(jù)，輸入層節(jié)點數(shù)量則為18個。隱藏層是模型的核心部分，采用了多層結(jié)構(gòu)，以增強模型對數(shù)據(jù)特征的提取和非線性映射能力。各隱藏層之間通過動態(tài)稀疏連接機制相連，這種連接機制根據(jù)神經(jīng)元之間的相關(guān)性和重要性動態(tài)調(diào)整連接權(quán)重。在訓(xùn)練過程中，通過計算神經(jīng)元之間的互信息或相關(guān)性系數(shù)，確定關(guān)鍵連接。對于與股票價格預(yù)測相關(guān)性較低的連接，將其權(quán)重設(shè)置為零，實現(xiàn)連接的稀疏化。這樣不僅減少了計算量，提高了訓(xùn)練速度，還增強了模型對關(guān)鍵特征的學(xué)習(xí)能力。隱藏層中的神經(jīng)元采用了修正線性單元（ReLU）作為激活函數(shù)，其表達式為f(x)=max(0,x)。ReLU函數(shù)能夠有效解決梯度消失問題，增強模型的非線性表達能力，使模型能夠更好地學(xué)習(xí)股票市場數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。為了進一步提升模型對股票市場復(fù)雜信息的處理能力，在隱藏層中引入了注意力機制模塊。該模塊能夠使模型在處理數(shù)據(jù)時，自動關(guān)注對當前預(yù)測任務(wù)最為重要的信息。注意力機制的實現(xiàn)基于計算輸入數(shù)據(jù)中各個時間步或特征的注意力權(quán)重，然后根據(jù)這些權(quán)重對輸入進行加權(quán)求和，得到更具代表性的特征表示。具體來說，對于輸入的股票數(shù)據(jù)序列X=[x_1,x_2,...,x_T]，通過計算注意力權(quán)重矩陣A，其中A_{ij}表示第i個時間步對第j個時間步的注意力權(quán)重，計算公式為A_{ij}=\frac{exp(s(x_i,x_j))}{\sum_{k=1}^{T}exp(s(x_i,x_k))}，s(x_i,x_j)為相似度函數(shù)，可采用點積、縮放點積等方式計算。然后，根據(jù)注意力權(quán)重矩陣A對輸入序列進行加權(quán)求和，得到注意力輸出Y=\sum_{j=1}^{T}A_{ij}x_j。注意力機制模塊與隱藏層的神經(jīng)元相結(jié)合，使得模型能夠更加關(guān)注對股票價格預(yù)測重要的時間步和特征，從而提高預(yù)測的準確性。輸出層根據(jù)隱藏層提取的特征，輸出最終的預(yù)測結(jié)果。在股票價格預(yù)測任務(wù)中，輸出層通常只有一個節(jié)點，表示預(yù)測的股票價格；在股票漲跌分類任務(wù)中，輸出層可能有兩個節(jié)點，分別表示上漲和下跌的概率。輸出層采用線性激活函數(shù)進行預(yù)測值的輸出，對于股票價格預(yù)測，輸出值即為預(yù)測的股票價格；對于股票漲跌分類，通過softmax函數(shù)將輸出值轉(zhuǎn)化為上漲和下跌的概率，softmax函數(shù)的表達式為\sigma(z)_j=\frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^{K}e^{z_k}}，其中z為輸出層的原始輸出，K為類別數(shù)，在股票漲跌分類中K=2。模型還引入了自適應(yīng)層數(shù)調(diào)整機制。在訓(xùn)練過程中，實時監(jiān)測模型在驗證集上的性能指標，如均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）等。當模型在驗證集上的性能指標不再隨著層數(shù)的增加而顯著提升，反而出現(xiàn)過擬合跡象時，停止增加層數(shù)；反之，當模型在驗證集上的誤差較大，擬合能力不足時，適當增加層數(shù)。這種自適應(yīng)調(diào)整機制能夠使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)根據(jù)數(shù)據(jù)的實際需求進行優(yōu)化，避免過擬合和欠擬合問題，提高模型的泛化能力。4.2.2模型參數(shù)初始化與訓(xùn)練過程模型參數(shù)初始化是訓(xùn)練過程的重要起點，合理的初始化能夠加速模型的收斂速度，提高訓(xùn)練效率，避免模型陷入局部最優(yōu)解。本研究采用了Kaiming初始化方法對改進動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進行初始化。Kaiming初始化方法是一種針對ReLU激活函數(shù)設(shè)計的初始化方法，能夠有效解決梯度消失和梯度爆炸問題，使模型在訓(xùn)練初期能夠更快地收斂。對于隱藏層的權(quán)重參數(shù)，Kaiming初始化方法根據(jù)神經(jīng)元的輸入維度n進行初始化。具體來說，權(quán)重參數(shù)W的每個元素w_{ij}從均值為0，標準差為\sqrt{\frac{2}{n}}的正態(tài)分布中隨機采樣得到，即w_{ij}\simN(0,\sqrt{\frac{2}{n}})。這樣的初始化方式能夠確保在使用ReLU激活函數(shù)時，每一層的輸出具有相似的方差，從而使得梯度在反向傳播過程中能夠更穩(wěn)定地傳遞，避免梯度消失或爆炸現(xiàn)象的發(fā)生。對于偏置參數(shù)b，通常初始化為0，因為偏置參數(shù)的作用主要是調(diào)整神經(jīng)元的輸出，初始化為0不會影響模型的學(xué)習(xí)過程，并且在訓(xùn)練過程中可以通過反向傳播算法進行調(diào)整。模型訓(xùn)練過程采用了自適應(yīng)動量隨機梯度下降算法（AMS-SGD），結(jié)合動態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)整和正則化策略，以優(yōu)化模型的參數(shù)，提高模型的預(yù)測性能。在訓(xùn)練開始時，首先將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。訓(xùn)練集用于模型的參數(shù)更新和學(xué)習(xí)，驗證集用于監(jiān)控模型的訓(xùn)練過程，防止過擬合，測試集則用于評估模型的最終性能。將70%的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集，15%的數(shù)據(jù)劃分為驗證集，15%的數(shù)據(jù)劃分為測試集。在每一輪訓(xùn)練中，從訓(xùn)練集中隨機抽取一個小批量的數(shù)據(jù)樣本。小批量的大小通常根據(jù)計算資源和數(shù)據(jù)規(guī)模進行調(diào)整，常見的小批量大小為32、64、128等。以小批量大小為64為例，從訓(xùn)練集中隨機選取64個數(shù)據(jù)樣本及其對應(yīng)的標簽。對于每個小批量數(shù)據(jù)，將其輸入到模型中進行前向傳播計算。輸入數(shù)據(jù)依次通過輸入層、隱藏層和輸出層，在隱藏層中，數(shù)據(jù)經(jīng)過動態(tài)稀疏連接和注意力機制的處理，提取出關(guān)鍵特征，最終在輸出層得到預(yù)測結(jié)果。計算預(yù)測結(jié)果與真實標簽之間的損失函數(shù)，本研究采用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)，對于股票價格預(yù)測任務(wù)，MSE的計算公式為MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2，其中n為小批量數(shù)據(jù)的樣本數(shù)量，y_i為第i個樣本的真實股票價格，\hat{y}_i為模型預(yù)測的第i個樣本的股票價格。根據(jù)損失函數(shù)，采用AMS-SGD算法進行反向傳播計算，更新模型的參數(shù)。AMS-SGD算法通過對梯度的一階矩和二階矩進行估計，動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率和動量因子。在每次迭代中，首先計算梯度的一階矩（即梯度的均值）和二階矩（即梯度的平方均值），然后根據(jù)這兩個矩來調(diào)整學(xué)習(xí)率和動量因子。當梯度的方差較大時，適當減小學(xué)習(xí)率，以避免參數(shù)更新過于劇烈；當梯度的均值較大時，增加動量因子，加快參數(shù)更新速度。參數(shù)更新公式如下：\begin{align*}m_t&=\beta_1m_{t-1}+(1-\beta_1)g_t\\v_t&=\beta_2v_{t-1}+(1-\beta_2)g_t^2\\\hat{m}_t&=\frac{m_t}{1-\beta_1^t}\\\hat{v}_t&=\frac{v_t}{1-\beta_2^t}\\\theta_{t+1}&=\theta_t-\frac{\alpha}{\sqrt{\hat{v}_t}+\epsilon}\hat{m}_t\end{align*}其中，m_t和v_t分別為第t次迭代時梯度的一階矩和二階矩，\beta_1和\beta_2為動量因子和二階矩衰減因子，通常取值為0.9和0.999，g_t為第t次迭代時的梯度，\hat{m}_t和\hat{v}_t為修正后的一階矩和二階矩，\alpha為學(xué)習(xí)率，\epsilon為一個小常數(shù)，通常取值為10^{-8}，以防止分母為零，\theta_t為第t次迭代時的模型參數(shù)。在訓(xùn)練過程中，采用動態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)整策略。在訓(xùn)練初期，設(shè)置較大的學(xué)習(xí)率，如0.01，使模型能夠快速地在參數(shù)空間中進行搜索；隨著訓(xùn)練的進行，當模型逐漸接近最優(yōu)解時，逐漸減小學(xué)習(xí)率，如采用指數(shù)衰減方法，學(xué)習(xí)率按照\alpha_t=\alpha_0\times0.95^t的方式衰減，其中\(zhòng)alpha_t為第t次迭代時的學(xué)習(xí)率，\alpha_0為初始學(xué)習(xí)率，t為迭代次數(shù)。為了防止模型過擬合，采用L1和L2正則化相結(jié)合的方式。在損失函數(shù)中添加正則化項，L=MSE+\lambda_1\sum_{i=1}^{n}|\theta_i|+\lambda_2\sum_{i=1}^{n}\theta_i^2，其中\(zhòng)lambda_1和\lambda_2分別為L1和L2正則化系數(shù)，通過調(diào)整這兩個系數(shù)，可以平衡模型的稀疏性和穩(wěn)定性，提高模型的泛化能力。在每一輪訓(xùn)練結(jié)束后，使用驗證集對模型進行評估，計算驗證集上的損失函數(shù)和其他評估指標，如均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等。如果驗證集上的損失函數(shù)連續(xù)若干輪（如10輪）不再下降，則認為模型出現(xiàn)了過擬合，此時停止訓(xùn)練，保存當前最優(yōu)的模型參數(shù)。重復(fù)上述訓(xùn)練過程，直到達到預(yù)設(shè)的訓(xùn)練輪數(shù)或滿足停止條件為止。最終，使用測試集對訓(xùn)練好的模型進行評估，得到模型的預(yù)測性能指標，以評估模型的泛化能力和預(yù)測準確性。4.3模型訓(xùn)練與優(yōu)化4.3.1訓(xùn)練算法的選擇與實現(xiàn)在模型訓(xùn)練過程中，訓(xùn)練算法的選擇對模型的性能和訓(xùn)練效率起著關(guān)鍵作用。本研究選用Adam算法作為改進動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法，該算法融合了動量法和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整的優(yōu)勢，在處理復(fù)雜的股票市場數(shù)據(jù)時展現(xiàn)出卓越的性能。Adam算法基于梯度的一階矩估計和二階矩估計來動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率，使其能夠適應(yīng)不同參數(shù)的更新需求。在股票市場數(shù)據(jù)中，不同的特征和參數(shù)對價格預(yù)測的影響程度各異，Adam算法能夠根據(jù)每個參數(shù)的歷史梯度信息，為其分配合適的學(xué)習(xí)率，從而提高參數(shù)更新的準確性和穩(wěn)定性。對于與股票價格相關(guān)性較高的重要特征對應(yīng)的參數(shù)，Adam算法能夠給予較大的學(xué)習(xí)率，使其更快地收斂到最優(yōu)值；而對于相關(guān)性較低的參數(shù)，則給予較小的學(xué)習(xí)率，避免過度更新導(dǎo)致模型不穩(wěn)定。在實現(xiàn)Adam算法時，首先需要初始化算法的超參數(shù)，包括學(xué)習(xí)率\alpha、一階矩估計的指數(shù)衰減率\beta_1和二階矩估計的指數(shù)衰減率\beta_2，以及用于數(shù)值穩(wěn)定性的小常數(shù)\epsilon。通常情況下，\alpha初始值設(shè)為0.001，\beta_1設(shè)為0.9，\beta_2設(shè)為0.999，\epsilon設(shè)為10^{-8}。在每次迭代中，算法會計算當前小批量數(shù)據(jù)的梯度g_t，并根據(jù)梯度更新一階矩估計m_t和二階矩估計v_t。具體計算如下：m_t=\beta_1m_{t-1}+(1-\beta_1)g_tv_t=\beta_2v_{t-1}+(1-\beta_2)g_t^2其中，m_{t-1}和v_{t-1}分別為上一次迭代的一階矩估計和二階矩估計。為了修正偏差，還需計算修正后的一階矩估計\hat{m}_t和二階矩估計\hat{v}_t：\hat{m}_t=\frac{m_t}{1-\beta_1^t}\hat{v}_t=\frac{v_t}{1-\beta_2^t}最后，根據(jù)修正后的一階矩和二階矩估計，更新模型的參數(shù)\theta_{t+1}：\theta_{t+1}=\theta_t-\frac{\alpha}{\sqrt{\hat{v}_t}+\epsilon}\hat{m}_t在股票預(yù)測模型的訓(xùn)練中，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)按小批量輸入模型，每個小批量的大小根據(jù)計算資源和數(shù)據(jù)規(guī)模進行調(diào)整，一般設(shè)置為32、64或128等。以小批量大小為64為例，每次從訓(xùn)練集中隨機抽取64個樣本及其對應(yīng)的標簽，將這些樣本輸入到改進動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行前向傳播計算，得到預(yù)測結(jié)果。通過計算預(yù)測結(jié)果與真實標簽之間的損失函數(shù)，如均方誤差（MSE），再利用Adam算法進行反