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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种基于自适应的股票价格走势预测系统及方法，涉及人工智能技术领域。该方法具体包括：获取股票历史时序数据并进行预处理，利用处理后的数据对预置的若干个深度学习模型进行预训练，利用训练好的深度学习模型构建模型集，构建自适应决策模型AdaptiveSelectionDeepDeterministicPolicyGradient，AS‑DDPG并进行训练，利用训练好的AS‑DDPG为当前获取的股票时序数据选择合适的深度学习模型，并利用该深度学习模型对股票数据走势进行预测，得到股票涨跌走势的预测结果；并根据实时的股票数据变化对调整选择的深度学习模型，以应对不同数据模式下的股票市场环境，便于投资者需要根据实时的预测结果来做出即时决策。
主权项：1.一种基于自适应的股票价格走势预测系统，其特征在于，该系统包括：数据分析层、模型预训练层和决策预测层；所述数据分析层，用于对获取到的股票历史时序数据进行预处理，得到股票数据集并将该股票数据集分为两部分，并对其中一部分股票数据集进行数据特征分析，构建一个新的股票数据集传输给模型预训练层；同时将另一部分股票数据集传输给决策预测层；所述模型预训练层，用于根据处理后的股票数据集对预置的若干个深度学习模型进行预训练，将训练好的模型保存至模型集并发送预测决策层；所述决策预测层，用于根据股票预测任务、股票数据集和模型集进行自适应预测，从模型集中选择最优预测模型进行股票预测，得到股票预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于自适应的股票价格走势预测系统及方法
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