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摘要
股票是金融市场的重要组成部分之一,与国家经济、人民生活紧密关联。从人工智能领域来看,股票价格预测是一个长时间序列的预测问题,其本身受到诸多因素的影响,例如公司经营状况、利率等等。本次实验使用了“平安银行”股票的开盘价、收盘价、平均价、涨跌幅度等各类历史数据,并对数据进行筛选和归一化处理。接着,本文通过基于编码器-解码器结构的Informer深度学习模型对股票的未来价格以及其它各类指标进行预测,利用均方误差评价预测效果。与此同时,本文还考虑了不同股票之间的相互关系对预测结果的影响。最后,文章将Informer模型与时间序列预测问题中常见的长短期记忆神经网络(Lo
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