基于多元Bi-LSTM进行短期股票价格预测，平均R²得分高达99.4779%

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“ A Novel Multivariate Bi-LSTM model for Short-Term Equity Price Forecasting ” 股票市场波动对经济影响深远，准确预测股价有助于防止市场崩溃和增强金融稳定。本研究使用单变量和多变量LSTM模型预测印度国家证券交易所（NSE）短期股价，重点分析四大经济部门的股票。选取了12个与收盘价高度相关的技术指标（如EMA5、SMA5、Bollinger Bands）以优化预测模型。 结果显示，本文提出的双向多变量LSTM模型在四只股票上平均R²得分为99.4779%，比无技术指标的单向多变量LSTM高3.9833%。模型的平均RMSE为0.0103955，MAE为0.007485，MAPE为1.1635%，显示出卓越的预测准确性。 未来，可扩展至长期预测，应用于其他主要股市，并结合宏观经济指标、社交媒体情绪和全球新闻以增强预测能力。 论文地址 ： https://arxiv.org/pdf/2409.12208v1 摘要 本文研究了在印度股市中，使用双向多变量长短期记忆 ………………………………