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　　发现在公众号上记录效果并不是很好，朋友圈里受众太少，不能得到有效的交流和讨论，先搬运到知乎上，后面移步知乎了。

　　基于长短期记忆神经网络LSTM建立了“诺安成长混合”净值的时间序列预报模型，实现了基于前10个交易日的净值去预报未来1个交易日的净值，平均相对误差MAE仅为2%。基于该模型，准确预报了诺安的今7月26日的上涨，净值预测值为2.3047，预报误差仅为0.9%。

　　之后，进一步应用该单变量LSTM模型实战预测量2021年7月26日至2021年7月30日诺安对的净值变化，发现了模型存在很多局限性。首先是预报变量，预报净值并不是一个很好的选择，因为净值的每日变化相对较小，预报收益率更为合理。其次是输入变量，单纯的使用历史净值去预测未来的净值有太多局限，应该股票市场会受到很多因素的影响，而且历史也并一定都会重演，应建立多变量预报模型。