基于贝叶斯优化混合CNN-RNN进行股市预测附Matlab代码

原创于 2025-08-10 07:21:20 发布 · 616 阅读

19 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#cnn #rnn #matlab

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

股市作为经济的 “晴雨表”，其价格波动受到宏观经济、行业动态、公司业绩、投资者情绪等多种复杂因素的影响，具有高度的非线性、随机性和波动性，准确预测股市走势一直是金融领域的重要课题。传统的股市预测方法，如技术分析、基本面分析等，难以全面捕捉市场中的复杂规律，预测效果往往不尽如人意。

随着人工智能技术的发展，神经网络模型在股市预测中得到了广泛应用。CNN（卷积神经网络）在提取数据局部特征和空间关联方面具有独特优势，能够从股市的多维度数据（如不同股票的价格、成交量等）中挖掘出隐藏的空间特征；RNN（循环神经网络）则擅长处理时序数据，能够捕捉股市价格随时间变化的动态依赖关系。将 CNN 与 RNN 结合形成的混合神经网络，能够同时兼顾数据的空间特征和时序特征，为股市预测提供了新的思路。

但混合 CNN-RNN 模型的性能极大地依赖于网络参数的选择，如卷积核大小、RNN 隐藏层单元数量、学习率等。传统的参数优化方法效率低且易陷入局部最优，而贝叶斯优化作为一种高效的全局优化算法，能够基于已有信息动态调整搜索策略，快速找到最优参数组合。因此，开展基于贝叶斯优化混合 CNN-RNN 的股市预测研究，对于提高股市预测的准确性和可靠性具有重要的理论和实践意义。

二、相关模型原理

（一）CNN 原理

CNN 主要由卷积层、池化层和全连接层构成。卷积层通过多个卷积核对输入数据进行滑动卷积操作，提取数据的局部特征，实现特征的自动学习和降维；池化层对卷积层输出的特征图进行下采样，减少数据量的同时保留关键特征，增强模型的鲁棒性；全连接层将池化后的特征进行整合，输出最终的预测结果。在股市预测中，CNN 可用于提取不同股票之间、同一股票不同指标之间的空间关联特征。

（二）RNN 原理

RNN 是一种具有记忆功能的神经网络，其输出不仅取决于当前输入，还与之前的状态有关，能够处理时序数据。然而，传统 RNN 存在梯度消失或梯度爆炸问题，难以捕捉长序列数据中的长期依赖关系。在股市预测中，RNN 可用于分析股票价格、成交量等数据随时间变化的趋势和规律。

（三）混合 CNN-RNN 模型原理

混合 CNN-RNN 模型通常先利用 CNN 对输入的股市数据进行处理，提取其中的空间特征，如不同股票的价格波动关联、同一股票不同技术指标的协同变化等；然后将提取到的空间特征输入到 RNN 中，进一步捕捉数据的时序特征，如股票价格的短期波动和长期趋势；最后通过全连接层输出股市的预测结果。这种结构充分结合了 CNN 和 RNN 的优势，能更全面地挖掘股市数据中的复杂模式。

（四）贝叶斯优化原理

贝叶斯优化基于贝叶斯定理，通过构建概率模型（常用高斯过程）来近似模型的目标函数（如预测误差）。在优化过程中，根据已有的参数组合及其对应的模型性能，不断更新概率模型，并利用 acquisition function 选择下一个最有可能提升模型性能的参数组合。通过迭代搜索，最终找到使模型性能最优的参数组合，有效提高参数优化的效率和精度。

三、研究内容与方法

（一）研究内容