AAAIApr, 2023

使用 CNN 和 Transformer 进行金融时间序列预测

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TL;DR本文提出了通过使用卷积神经网络和 Transformers 来捕捉时间序列中的短期和长期依赖，并用于预测股票价格变化，与传统的统计和深度学习方法相比，实验结果表明该方法取得了成功。
发现论文，激发创造
  • 使用 CNN 和 LSTM 的深度学习模型 robust 分析股票价格时序

    本研究基于印度国家股票交易所（NSE）中一家著名公司自 2012 年 12 月 31 日至 2015 年 1 月 9 日间五分钟间隔的股票价格历史数据，构建了四个卷积神经网络（CNN）和五个长短时记忆（LSTM）深度学习模型，精确预测未来的股票价格，并提供了这些模型的执行时间和均方根误差（RMSE）的详细预测准确性结果。

    Nov, 2020

  • 使用 CNN-LSTM 神经网络模型预测股市时间序列数据

    本文介绍了一种使用 CNN-LSTM 神经网络的股票市场预测模型，通过将股票数据转换为张量，识别特征并预测在给定时间段内的股票市场变化，实验结果表明该模型具有较高的准确性。

    May, 2023

  • 具有注意力联邦聚合的时间序列股票预测的 Transformer

    我们提出了一种关注的联邦变压器，用于时间序列股票预测，在保护参与企业的隐私的同时具备更好的性能。关于从雅虎金融网站获取的各种股票数据的实证结果显示了我们提出的方案在处理上述挑战和联邦学习中的数据异质性方面的优越性。

    Jan, 2024

  • 利用深度神经网络建模长短期时间模式

    本文提出了一个新的深度学习框架 —— Long- and Short-term Time-series network (LSTNet)， 用于解决多元时间序列预测等问题，并在复杂混合循环模式数据上实现了显著的性能提升。

    Mar, 2017

  • 深度学习在金融市场预测中的应用

    本文提出了基于一维卷积神经网络的金融市场预测模型，并通过历史交易数据严格回测，证明了该模型可以更有效地提取更一般化和信息丰富的特征，实现比之前的机器学习方法更强大且更有利润性的金融绩效。

    Apr, 2021

  • Transformer 与 LSTM 在电子交易中的对比

    通过比较多种基于 LSTM 和 Transformer 的模型在高频限价盘数据上的多个金融预测任务中的表现，研究发现 Transformer-based 模型在绝对价格趋势预测方面仅具有有限优势，而基于 LSTM 的模型在价格差异和价格变动等差异序列预测方面表现更好且更稳健。

    Sep, 2023

  • 使用深度神经网络进行相关时间序列预测：结果概述

    本文提出两种深度学习模型来准确预测相关时间序列，第一个模型在每个时间序列上使用卷积神经网络，第二个模型通过在每个时间序列上添加自编码器，实现了多任务学习。在两个现实世界的相关时间序列数据集上，实验证明所提出的两种模型有效且优于大多数基线。

    Aug, 2018

  • 深度学习下重新思考时间序列预测：一步前行两步退后

    本文介绍了 Transformer 在时间序列预测方面的应用，探讨了其局限性，并提出了一系列更好的性能和更少复杂度的其他模型。

    Apr, 2023

  • 使用 Transformers 和情感分析支持股票趋势预测

    本文利用 Transformers 模型和情感分析结合了技术股票数据和头条新闻数据，以准确预测股票趋势。与 RNN 相比，我们的模型在预测时间窗口为 30 个工作日的情况下将方向准确性提高了近 18.63％。

    May, 2023

  • 基于卷积神经网络的条件时间序列预测

    本文提出了一种基于改进的深度卷积 WaveNet 框架的条件时间序列预测方法，该方法通过多个卷积滤波器并行应用于各个时间序列来完成条件操作，从而加速数据处理和利用多元时间序列之间的相关性，可以有效地学习和预测金融时间序列，且性能优于常用的自回归模型和长短期记忆网络。

    Mar, 2017