一种利用多滤波特征和深度学习预测股票走势系统

摘要

本发明提出一种利用多滤波特征和深度学习预测股票走势系统,包括数据采集模块、特征选择模块、聚类模块、预测模块和模型构建模块，数据采集模块通过无线通信技术与外部股票网站连接并获取股票数据，数据采集模块与特征选择模块连接，且特征选择模块用于对获取的股票数据进行特征提取，特征选择模块设有多组，且多组特征选择模块均与聚类模块连接，该种利用多滤波特征和深度学习预测股票走势系统基于多滤波特征和深度学习来提出了一种新颖的特征选择框架，该框架由特征排序模块识别相关特征和聚类模块消除冗余特征组成，用于对每日股票的走势进行预测，从而更真实、科学的为散户提供决策支持。