基于神经网络集成学习算法的金融时间序列预测

本文在传统神经网络(NN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)与门控循环单元(GRU)等神经网络时间预测模型基础上, 进一步构建集成学习(EL)时间序列预测模型, 研究神经网络类模型、集成学习模型和传统时间序列模型在股票指数预测上的表现. 本文以16只A股和国际股票市场指数为样本, 比较模型在不同预测期间和不同国家和地区股票市场上的表现.本文主要结论如下: 第一, 神经网络类时间序列预测模型和神经网络集成学习时间序列预测模型在表现上显著稳健优于传统金融时间序列预测模型, 预测性能提高大约35%; 第二, 神经网络类模型和神经网络集成学习模型在中国和美国股票市场上的表现优于其他发达国家和地区的股票市场.