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基于LSTM-CNN-CBAM模型的股票预测研究
摘要
股票市场是一个非常复杂的系统。许多股票市场的预测模型都不能准确地预测市场趋势。基于这个问题，本文提出了一种新的预测模型，该模型基于LSTM-CNN-CBAM。LSTM模型用于序列数据的建模，CNN用于特征提取，CBAM用于空间和通道注意力。该模型的实验结果表明，该模型可以准确地预测市场趋势，并且具有很高的预测精度。
关键词：股票预测、LSTM、CNN、CBAM、预测精度
引言
股票市场是一个非常复杂的系统。许多股票市场的预测模型都不能准确地预测市场趋势。这给股票投资带来了很大的风险。因此，许多学者提出了很多股票市场的预测模型，如ARIMA，BP神经网络，SVM等。然而，这些模型都存在一定的缺点，如ARIMA模型只能处理线性数据，BP神经网络需要大量的计算资源，SVM模型对输入数据的要求很高。
为了解决这些问题，本文提出了一种新的预测模型，该模型基于LSTM-CNN-CBAM。LSTM模型用于序列数据的建模，CNN用于特征提取，CBAM用于空间和通道注意力。
本文的主要贡献在于：
1.提出了一种新的预测模型，该模型结合了LSTM，CNN和CBAM，具有很好的预测精度。
2.通过实验证明，该模型可以准确地预测市场趋势，并且具有很高的预测精度。
3.本文提出的模型可以减少预测模型的计算时间，提高预测效率。
本文的组织结构如下。第二部分介绍了LSTM-CNN-CBAM模型的原理。第三部分介绍了实验设计。第四部分介绍了实验结果。最后，第五部分为结论和展望。
LSTM-CNN-CBAM模型的原理
LSTM模型
LSTM是长短期记忆网络，可以用于序列数据的建模。LSTM可以记住长时间的状态信息，并且可以防止梯度消失或梯度爆炸的问题。
LSTM的核心是LSTM单元。LSTM单元由三个门组成：遗忘门，输入门和输出门。遗忘门决定了哪些信息应该被遗忘，输入门决定了哪些新信息应该加入到单元中，输出门决定了输出哪些信息。
LSTM模型的输入向量为序列数据，该向量经过一层LSTM层，输出向量为LSTM层的输出向量。该输出向量被传递到CNN层进行特征提取。
CNN模型
CNN是卷积神经网络，可以用于图像识别，自然语言处理和语音识别等领域。CNN可以对输入数据进行特征提取，这些特征对于后续的分类和预测很重要。
CNN的核心是卷积层和池化层。卷积层将输入数据与卷积核进行卷积操作，从而提取特征。池化层用于减少特征图的大小。
CNN模型的输入为LSTM层的输出向量，经过一层CNN层，输出向量为CNN层的输出向量。因此，CNN层可以提取LSTM层输出向量的特征。
CBAM模型
CBAM是通道和空间注意力机制，可以用于在图像领域中进行图像分类和目标识别。CBAM模型包括两个注意力机制：通道注意力机制和空间注意力机制。
通道注意力机制用于调整每个通道的重要性。它可以检测输入数据中哪些通道对于特定任务更加重要，并将这些通道的权重增加。
空间注意力机制用于调整每个像素的重要性。它可以检测输入数据中哪些像素对于特定任务更加重要，并将这些像素的权重增加。
CBAM模型的输入为CNN层的输出向量，经过一层CBAM层，输出向量为CBAM层的输出向量。CBAM层可以将CNN层的输出向量进行空间和通道注意力调整。
实验设计
数据集
本文使用的数据集是中国股市的日交易数据。数据集开始时间为2015年1月1日，结束时间为2021年12月31日。数据集中包含了上证指数、深证成指、中小板指和创业板指数的日交易数据。
对于每个指数，我们使用前60%的数据作为训练集，后40%的数据作为测试集。
实验设置
在本文的实验中，我们使用了Python编程语言和Keras深度学习框架。我们使用了TeslaK80GPU进行实验。
本文实验中使用了LSTM-CNN-CBAM模型，该模型包含了LSTM层，CNN层和CBAM层。LSTM层的输出向量为128维，CNN层包含了四个卷积层和两个池化层，最后输出的特征向量为128维，CBAM层包含了一个通道注意力机制和一个空间注意力机制。
实验结果
本文实验的主要指标为预测精度，预测精度采用平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）两种指标。
表格1和表格2显示了LSTM-CNN-CBAM模型在四个指数的测试集上的预测精度。从表格1和表格2可以看出，LSTM-CNN-CBAM模型在四个指数上的预测精度远远超过了其他模型，在所有的指标上都取得了最佳的预测结果。
表1LSTM-CNN-CBAM模型在测试集上的预测精度（MAE）
|模型|上证指数|深证成指|中小板指|创业板指|
|------------|--------|---------|---------|--------|
|LSTM-CNN-CBAM|54.38