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本发明公开了一种融合波动性的股票预测系统。通过python语言中的tushare模块获取股票的基本信息，其中包括：开盘价、收盘价、成交量等基本信息。本发明包括一个基于广义自回归条件异方差(GARCH)模型和一个基于长短期记忆神经网络(LSTM)模型。其中基于广义自回归条件异方差(GARCH)模型，用于对股票波动性的预测，将股票的基本信息作为输入，预测股票的波动性特征。基于长短期记忆(LSTM)神经网络模型，将股票的波动性特征和股票基本信息作为模型的输入，利用LSTM神经网络模型对股票的涨跌进行预
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114819296 A
(43)申请公布日 2022.07.29
(21)申请号 202210364310.6
(22)申请日 2022.04.08
(71)申请人 哈尔滨理工大学
地址 150080
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