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Predicting the S&P 500 Index Using LSTM Models

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内容提要

本研究利用长短期记忆（LSTM）网络预测标准普尔500指数，克服了传统模型在处理非线性依赖方面的不足。结果表明，LSTM在捕捉依赖性和预测准确性上优于ARIMA模型，展示了深度学习在金融数据处理中的潜力。

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标签

ARIMA LSTM models 标准普尔500指数 深度学习 金融数据
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