基于 TF-IDF_VaR_GRU_Attention 模型的股票预测研究

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DOI: 10.12361/2661-376X-06-02-162305

基于 TF-IDF_VaR_GRU_Attention 模型的股票预测研究

蔡伟斌, 赵婧, 强嘉豪, 王安奇

西京学院

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摘要：针对股票的特征选取和风险量化问题，提出了一种基于 TF-IDF 的特征评分、VaR 风险评估和 Attention 机制的股票预测模型。通过消融实验，对比了 5 种基于 LSTM 神经网络的模型和 3 种基准模型，发现本文提出的 TF_IDF_GRU_ VaR_Attention 模型在 RMSE、MSE 和 MAE 评价指标均优于对比模型。可知基于 TF-IDF_GRU_VaR_Attention 的预测模型对比传统基准模型和当下流行的模型，能更为准确地预测股票的涨跌趋势。

关键词：

股票预测；TF-IDF；GRU 模型；VaR 风险评估；注意力机制

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3751

年,卷(期)：2024,6(2)