【黄金股价预测】基于BO-LSTM黄金股价预测分析附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

黄金市场在全球经济格局中占据重要地位，其股价走势受多种复杂因素影响，准确预测黄金股价对于投资者制定科学决策、金融机构优化风险管理具有关键意义。本文提出一种融合贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）与长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的 BO-LSTM 模型，用于黄金股价预测。LSTM 网络能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系，处理黄金股价数据的非线性特征；贝叶斯优化则基于高斯过程，通过构建目标函数的后验概率分布，高效搜索 LSTM 模型的最优超参数，提升模型预测性能。经实验验证，BO-LSTM 模型在黄金股价预测上展现出较高的准确性与稳定性，为黄金市场投资决策提供了有力支持，也为金融时间序列预测领域贡献了新的方法思路。

关键词

黄金股价预测；贝叶斯优化；长短期记忆网络；金融时间序列

一、引言

黄金，作为兼具商品属性与金融属性的特殊资产，其价格波动一直是全球金融市场关注的焦点。在投资领域，黄金股票与黄金价格紧密关联，投资者期望通过准确预测黄金股价获取收益。然而，黄金股价受到宏观经济形势、地缘政治局势、货币政策调整、市场供求关系以及投资者情绪等诸多因素的综合影响，呈现出高度的复杂性与非线性特征，传统预测方法难以精准捕捉其变化规律。

随着深度学习技术的迅猛发展，长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据方面的独特优势，被广泛应用于金融市场预测。LSTM 通过门控机制（输入门、遗忘门和输出门），能够有效解决传统递归神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，从而对时间序列中的长期依赖关系进行建模。但 LSTM 模型性能对超参数设置极为敏感，不同的超参数组合会导致预测结果产生较大差异。手动调参或传统的网格搜索、随机搜索等方法，在面对高维超参数空间时，计算成本高昂且效率低下，难以快速找到最优超参数配置。

贝叶斯优化（BO）是一种基于概率模型的全局优化方法，特别适用于目标函数难以评估、计算成本高的优化问题。它利用高斯过程对目标函数进行建模，通过采集函数（如期望改进 EI、概率改进 PI 等）平衡探索与利用，在迭代过程中逐步缩小搜索空间，高效地找到目标函数的全局最优解或近似最优解。将贝叶斯优化应用于 LSTM 模型超参数调优，能够充分发挥二者优势，提升黄金股价预测的准确性和稳定性。本文深入研究 BO-LSTM 模型在黄金股价预测中的应用，详细阐述模型原理、构建过程及实验验证结果。

二、相关理论基础

2.1 LSTM 网络原理

LSTM 网络是递归神经网络（RNN）的一种改进形式，其核心结构由输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）、输出门（Output Gate）以及记忆单元（Memory Cell）组成。记忆单元能够在时间序列中传递长期信息，解决了传统 RNN 在处理长时间跨度数据时梯度消失或梯度爆炸的问题。