基于深度学习和股票论坛数据的股市波动率预测精度研究

摘要：

本文利用深度学习和股吧发帖数增长率数据对沪深300指数波动率进行样本外预测,将预测结果与19种波动率预测模型作对比,并用MCS方法检验各模型的预测精度.研究发现:深度学习预测效果明显好于选取的其他对比模型.另外,股票论坛数据对提升波动率预测精度有所贡献,但贡献有限.本文为波动率预测提供了一种更精确和更稳健的实现方法,探索了股票论坛数据在波动率预测上的应用,并拓展了深度学习在金融领域的运用.

关键词：深度学习、LSTM模型、预测精度

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资助基金：本文感谢国家社会科学基金重点项目“我国创新驱动转型发展评价指数的构建与应用研究”16ATJ004

在线出版日期：2018-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：180-181