在协助券商构建股价预测系统时,团队曾面临高频波动市场的建模困境。
传统ARIMA模型对极端行情响应迟滞,单一LSTM模型则存在长期依赖难题。基于该项目实践,我们提出ARIMA-LSTM注意力融合框架,通过双轨协同机制实现预测精度突破。本视频将系统阐述:
视频
视频讲解:ARIMA-LSTM注意力融合模型跨行业股价预测应用
1)动态特征工程如何适应A股”政策市”特性
2)注意力机制优化LSTM长周期捕捉能力
3)跨行业实证中的适应性策略
流程图解

ARIMA-LSTM协同机制
提出双阶段预测流程:
- 线性趋势分解
利用ARIMA(p,d,q)提取基线趋势
设时序数据为S_t,ARIMA预测值为:
预测 = f(历史S_{t-1},S_{t-2},…,参数p,d,q) - 非线性残差学习
将残差R_t = S_t – ARIMA预测值输入LSTM:
LSTM输出 = g(R_t, R_{t-1},…,隐藏单元数) - 注意力加权融合(创新点)
引入动态权重系数α:
最终预测 = α×ARIMA预测 + (1-α)×LSTM预测
特征工程突破
针对A股特有波动特性:
- 行业轮动因子:申万一级行业指数联动
- 政策敏感度指标:监管政策文本情感分析
- 资金异动特征:北向资金日内流向变化
Chengcheng Li
9.Python用RNN循环神经网络:LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列预测
# 注意力机制实现核心代码
def attention_layer(inputs): # 注意力权重计算 attention_weights = tf.keras.layers.Dense(1, activation='tanh')(inputs) attention_weights = tf.nn.softmax(attention_weights, axis=1) # 特征加权融合 context = tf.reduce_sum(attention_weights * inputs, axis=1) return context# 模型构建示例inputs = tf.keras.Input(shape=(时间步长, 特征数))lstm_out = LSTM(64, return_sequences=True)(inputs)attention_out = attention_layer(lstm_out)outputs = Dense(1)(attention_out)
实证分析
数据准备
数据源:沪深交易所2018-2023年日频数据

样本构成:行业类别股票数量数据维度金融20只开盘价/收盘价/成交量等12因子消费15只新能源18只
预处理流程:
- ADF平稳性检验
- Z-Score标准化
- 行业分类编码
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模型性能对比
评价指标:
- MAE(平均绝对误差)
- RMSE(均方根误差)
- 方向准确率
模型类型 | MAE | RMSE | 准确率 |
---|---|---|---|
ARIMA基准 | 0.032 | 0.045 | 65.3% |
LSTM模型 | 0.028 | 0.041 | 68.7% |
本文模型 | 0.021 | 0.033 | 78.6% |
行业适应性验证
行业类型 | 准确率提升 | 回撤控制增益 |
---|---|---|
医药生物 | 81.2% | 28% |
新能源 | 76.8% | 34% |
金融 | 79.5% | 22% |
# 行业轮动因子计算示例def calc_sector_momentum(stock_data, sector_index): # 计算股票与行业指数的相关性 corr = np.corrcoef(stock_data, sector_index)[0,1] # 计算动量偏离度 momentum = stock_data[-20:].mean() - sector_index[-20:].mean() return corr * momentum
应用场景与展望
实际应用案例
某券商智能投顾系统部署效果:
- 组合优化:TOP30组合年化收益提升23%
- 风险预警:极端波动预警准确率达81%
- 交易信号:趋势拐点识别提前3.5个交易日
局限与改进方向
当前模型在高频场景存在计算瓶颈,未来重点突破:
- 实时增量学习框架
- 联邦学习跨机构协同
- 多模态数据融合(卫星图像/供应链数据)
关于分析师
Chengcheng Li
在此对 Chengcheng Li 对本文所作的贡献表示诚挚感谢,他就读数据科学与大数据技术专业。擅长 R 语言、Python。在数理金融、数据可视化、建模预测方面有深入研究。Chengcheng Li 具备扎实的数据分析能力,能熟练运用相关工具和方法处理复杂数据,为本文的数据分析和模型构建提供了有力支持,在数据可视化呈现和预测模型优化等方面发挥了重要作用。