63、机器学习技术在股票市场预测与相控阵天线设计中的应用

机器学习技术在股票市场预测与相控阵天线设计中的应用

1. 股票市场预测的机器学习方法

在股票市场预测领域，众多机器学习和深度学习方法被广泛探索，旨在实现对股票价格的精准预测。

1.1 数据处理与模型构建

• 数据获取与处理 ：分析采用了两组不同的数据集，一是路透社和彭博社的每日财经新闻，二是通过雅虎财经获取的标准普尔 500 指数每日股价。首先从数据中测量起始到结束的价格，利用回报估值为新闻标记正负标签。
• Stock2Vec 模型 ：创建数据集后，使用 Stock2Vec 模型进行训练。每个单词对应一个最大尺寸为 300 的向量，Stock2Vec 中的总单词数限制为 5000。
• 技术指标 ：模型中使用了三个技术指标，即威廉指标、随机震荡指标和相对强弱指数，这些指标基于证券或合约的价格、时长或未平仓合约数量进行定量估算。

1.2 TGRU 模型架构

• 输入层处理 ：在 TGRU 的输入层，将单词长度限制为 300，对长新闻进行截断，对短新闻补零，并将其归一化到 0 到 1 的范围。
• 嵌入层 ：嵌入层接收每个新闻文章最多 303 个输入顺序。
• TGRU 层 ：接下来是具有 128 个记忆单元的 TGRU 层，在每次迭代时为 GRU 层添加丢弃层，以防止过拟合。