AE-ACG: A novel deep learning-based method for stock price movement prediction

计算机科学 杠杆(统计) 自编码 卷积神经网络 人工智能 解码方法 股票价格 库存(枪支) 深度学习 机器学习 语音识别 系列(地层学) 算法 工程类 机械工程 生物 古生物学
作者
Shicheng Li,Xiaoyong Huang,Zhonghou Cheng,Wei Zou,Yugen Yi
出处
期刊:Finance Research Letters [Elsevier BV]
卷期号:58: 104304-104304 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.frl.2023.104304
摘要

This paper proposes a method named AE-ACG for stock price movement prediction. In AE-ACG, the convolutional neural network (CNN) and gated recurrent unit (GRU) are combined to design a base layer, which is embedded in the autoencoder (AE) framework, to efficiently extract features from financial time series data. Furthermore, skip connection links encoding and decoding to leverage hierarchical features. Attention mechanism (AM) also distinguishes the importance of historical data across periods. Extensive experiments demonstrated that the proposed model is effective in predicting price movements, showing advantages over some mainstream methods.
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