Nov, 2023

深度状态空间模型预测加密货币价格

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TL;DR我们的工作提出了两个基本贡献：在应用方面，我们解决了预测次日加密货币价格的难题；在方法上，我们提出了一种新的动态建模方法，深度状态空间模型，它保持了状态空间模型的概率形式，提供了估计的不确定性量化，并具备深度神经网络的函数逼近能力。实验使用了从 Yahoo Finance 获取的已建立的加密货币进行，旨在预测下一天的价格。与现有技术和传统动态建模技术进行了基准测试，结果显示所提出的方法在准确性方面取得了最佳综合结果。
发现论文，激发创造
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    May, 2024

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    Jan, 2021

  • 基于数据驱动的深度学习方法进行比特币价格预测

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    Oct, 2023

  • 无采样概率深度状态空间模型

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    Sep, 2023

  • 使用动态贝叶斯网络进行加密货币价格方向的因果特征工程

    本研究提出了基于动态贝叶斯网络的方法，借助技术指标预测五种流行数字货币的价格趋势，并证明该模型的有效性。

    Jun, 2023

  • 使用基于订单流的深度卷积神经网络进行短期波动率预测

    本研究使用卷积神经网络将市场信息编码成图像，以预测加密货币短期实现波动性。实验结果表明，该方法有潜力更好地捕捉市场动态和进行更好的波动性预测。

    Apr, 2023

  • 利用深度学习预测加密货币价格：整合金融、区块链和文本数据

    探索机器学习和自然语言处理技术在加密货币价格预测中的应用，通过分析来自 Twitter 和 Reddit 的新闻和社交媒体数据，使用深度学习的 NLP 方法研究公众情绪对加密货币估值的影响，将加密货币价格预测视为分类问题，比较不同的机器学习模型的性能，并发现含有 NLP 数据显著提升了预测性能，强调了文本分析在改善金融预测中的潜力，证明了各种 NLP 技术在捕捉细微市场情绪方面的效果。

    Nov, 2023

  • 使用 LSTM、SVM 和多项式回归预测加密货币价格

    应用长短期记忆模型、支持向量机和多项式回归算法对加密货币价格进行预测，通过比较均方误差发现支持向量机使用线性核函数，具有最小的均方误差，为 0.02。

    Mar, 2024

  • 交互动力系统的深度状态空间模型的廉价和确定性推理

    本文提出了一种基于图神经网络的深度状态空间模型，用于建模交互式动态系统，且预测分布为多峰高斯混合模型，同时提出了结构化的协方差近似方法，可以适用于具有多个智能体的系统，并在自动驾驶数据集上进行了测试并与现有技术进行了比较。

    May, 2023

  • 神经状态空间模型：不确定性量化的实证评估

    本研究应用 Bayesian 概率框架和近似推理技术，对神经状态空间模型进行不确定性量化，得出模型输出的可信区间和惊奇指数，以有效诊断模型在潜在危险的分布区域内的使用可能性。

    Apr, 2023