融合多源数据的股指预测研究

金融市场中股票价格的变动受到多方面因素的影响,如何更好地利用更多的大数据为投资决策进行服务始终是各方研究的重点。本研究以沪深300指数为研究对象,采用图像化处理的方式融合财经新闻、市场交易数据和技术指标等多源异构数据,建立了卷积神经网络模型,对未来不同时间长度的股指图像数据进行涨跌预测。通过对模型结构的稳健性检验,使用60天融合新闻情绪、技术指标与股价三类图片的三层图片预测模型,预测股指未来5天后的涨跌样本外准确率可达65.2%。融合多源数据后的图片数据能够丰富单一的股价数据,从而提升了模型的预测准确率。通过与传统的线形模型、LSTM循环神经网络模型及其他经典卷积神经网络模型比较,本研究构建的预测模型在样本外预测效果最佳,表明本研究构建的基于多源异构数据的图片预测模型在股指预测中具有可行性和一定优势。