《表2 各子序列预测模型的多指标评价结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于长短记忆网络的指数量化择时研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

利用上文已建立的3个子序列预测模型，并以最近30天指数值为输入，分别采用滚动预测方式对预测期内指数的高、低频分量及趋势项进行预测。如图6所示，多数高频子序列预测值相对真实值右偏，预测滞后问题明显。对各子序列LSTM预测模型的评价结果如下页表2所示[2]。高频分量模型对应的R2仅为0.4081，证实其存在较大的预测误差、解释能力较弱。