Nov, 2019

基于深度学习的金融时间序列预测：2005-2019 年系统性文献综述

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TL;DR本文为对财务领域中利用深度学习模型进行时间序列预测的文献进行了全面的回顾，将研究分为根据预测实现区域（如指数、外汇、商品预测），以及基于不同 DL 模型选择（如 CNNs,DBNs,LSTM），同时探讨了该领域未来的发展机会和挑战。
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发现论文，激发创造
  • 2020-2022 年间金融时序预测的深度学习技术进展综述

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    Apr, 2023

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    Apr, 2020

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    Feb, 2020

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    本文提出了一种基于深度学习的时间序列预测方法，并在两个数据集上进行了评估。该方法包括数据准备、模型训练和评估等步骤，并进行可视化检查。实验结果表明，如果数据集中的时间序列重复出现固定模式，则可以使用单个时间序列来训练深度学习网络。然而，对于股票市场收盘价格等较少结构化的时间序列，网络表现与重复观察到的最后一个值的基准线类似。该方法的实现和实验是开源的。

    Feb, 2023

  • 深度学习和基础模型在时间序列预测中的调查

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    Jan, 2024

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    Mar, 2021

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    Jun, 2023

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    近期基于深度学习的时序降水预测模型研究进展与性能评估综述

    Jun, 2024

  • 时间序列分析的深度学习

    本文综述了深度学习在时间序列分析和预测领域的主要技术，这些新技术实现了针对时间序列的无监督特征学习，并且取得了不错的应用效果。

    Jan, 2017

  • 深度学习时间序列预测综述

    本文概述了深度学习建模在时序数据领域的应用，介绍了单步和多步预测中通用的编码器和解码器的设计，分析了每一种方法如何加入时间信息以提高预测结果。接下来，介绍了深度学习和统计模型的混合模型在时间序列预测中的最新进展，最后讨论了深度学习如何为决策支持提供便利。

    Apr, 2020