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如何準確地進行股票預測一直是量仳金融領域的重要問題。長短期記憶細胞神經網絡（LSTM）的岀現較好地解決了股票預測這類的復雜序列化數據學習的問題。然而前期硏究結果表明單一使用該方法仍存在預測不平衡、陷入局部極值導致能力不佳的問題。基于上述問題，文中利用將遺傳算法（GA）解決調參問題來保證模型預測的平衡性，由此構建了新型股票預測模型。該模型分為三部分，首先利用LSTM網絡進行收盤價的預測，再利用基于遺傳算法的判別機制，最終獲取下一刻股票的漲跌信號。這一模型不同于先前的研究，主要針對LSTM模型的輸岀模塊進行了改進。文中使用了中證500的日內分鐘數據進行測試驗證。實驗得岀，改進模型的各方面指標均優于單獨的LSTM模型。
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