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：

由Chengcheng Li撰写

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

× ARIMA 模型善于捕捉数据的线性成分和短期依赖性，而 LSTM 模型则擅长捕捉数据的非线性成分和长期依赖性。ARIMA-LSTM 注意力融合模型将两者结合，先用 ARIMA 模型提取线性成分和短期趋势，再利用 LSTM 模型处理残差序列，捕捉其中的非线性成分和长期依赖关系，从而能够同时处理线性和非线性模式，对 A 股市场中不同行业股票价格的长短期波动都能较好地预测。

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

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# 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

线性时间序列原理及混合ARIMA-LSTM神经网络模型预测股票收盘价研究实例

阅读文章 ➜

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

随时关注您喜欢的主题

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

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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。