基于ARIMA及LSTM模型的股票分析.pdf

2024年11月10日现代信息科技Nov.2024

第8卷第21期ModernInformationTechnologyVol.8No.21

DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.21.009

基于ARIMA及LSTM模型的股票分析

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何杰，李素平，何盈盈，孙亚南，秦晓江

（，；，）

1.重庆人文科技学院重庆4015242.重庆工程学院重庆400056

摘要：对金融时间序列数据的研究一直广受关注，特别是股票的价格研究。文章以上证指数的开盘价为研究对

象，运用ARIMA模型、ARIMA-LSTM模型以及ARIMA和ARIMA-LSTM组合模型对股票开盘价进行10天、50天、116天预

测，计算每个模型的拟合优度R2，平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE。通过比较三个模型的三个统计指标，最后得

到在10天预测值时，ARIMA模型预测较好，当预测时间加长时ARIMA-LSTM模型以及ARIMA和ARIMA-LSTM组合模型表

现比ARIMA模型好。

关键词：预测；ARIMA模型；ARIMA-LSTM模型；ARIMA和ARIMA-LSTM组合模型

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：2096-4706（2024）21-0041-05

StockAnalysisBasedonARIMAandLSTMModels

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HEJie,LISuping,HEYingying,SUNYanan,QINXiaojiang

(1.ChongqingCollegeofHumanities,ScienceandTechnology,Chongqing401524,China;

2.ChongqingInstituteofEngineering,Chongqing400056,China)

Abstract:Theresearchonfinancialtimeseriesdatahasalwaysreceivedwidespreadattention,especiallyintheresearchon

stockprices.TakingtheopeningpriceoftheShanghaiSecuritiesCompositeIndexastheresearchobject,thispaperusesARIMA

model,ARIMA-LSTMmodel,andARIMAandARIMA-LSTMcombinationmodeltopredicttheopeningpricefor10days,50

daysand116days,andcalculatestheR2,MAEandRMSEforeachmodel.Bycomparingthethreestatisticalindicatorsofthe

threemodels,itisfoundthattheARIMAmodelpredictsbetter