论文题目:Stock Price Prediction Based on ARIMA-RNN Combined Model
论文收录:
2017 4th International Conference on Social Science (ICSS 2017)
研究背景:
由于股票价格的改变影响股票市场,同时如果能够预测未来股票的走势可以帮助投资者对于未来市场做出判断,并产生巨大的利润。基于此,本文提出了将RNN+ARIMA结合对股票的市场走势进行预测。
论文模型:
本文对股票的收盘价格进行预测,对不同市场的收盘价格进行预测,在进行收盘价格预测时,首先将收盘价格的波动分为线性部分和非线性部分,线性部分的收盘价格主要用ARIMA进行预测,非线性部分的收盘价格主要用RNN进行预测。
论文的研究意义:
由于单一使用RNN模型,或者是ARIMA模型,对股票价格进行预测,可以看出误差较大,但如果是将二者结合在一起可以明显的减小误差。
论文待研究点:
在对股票的收盘价格进行预测时,本文主要做的是短期的预测,如果是需要做长期的预测,需要寻找其他模型。