May, 2024

外币时间序列预测的现成神经网络架构的成本

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TL;DR本研究旨在比较不同的长短期记忆（LSTM）神经网络结构和专门用于外汇市场预测的 ANN 架构之间的性能和资源需求，包括模型的执行时间、内存和计算资源消耗。我们的目标是证明专门的架构在外汇市场预测方面不仅能够取得更好的结果，而且在资源消耗和执行时间方面相对于 LSTM 架构更为优越。这种比较分析将对这两种类型的架构在外汇市场环境中的时间序列预测的适用性提供重要的见解。
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发现论文，激发创造
  • 短期 FOREX 预测的神经网络架构比较分析

    设计和实施的 LSTM 神经网络与基于技术分析指标模拟器的 ANN 自定义架构进行了比较分析，并得出了有关每个架构的适用性以及实施所需的时间和计算资源成本的有价值结论。ANN 自定义架构以更高的敏感度、更少的资源和更少的时间产生了更好的预测质量，适用于低功耗计算系统和需要快速决策的应用场景。

    May, 2024

  • 时间序列预测深度学习架构的实验综述

    本文研究旨在回顾深度学习在时间序列预测方面的应用，并比较其性能，结果表明长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）是最佳选择，其中 LSTM 获得最准确的预测结果，而 CNN 在不同参数配置下能够实现可比较的性能和更高的效率。

    Mar, 2021

  • 增强金融数据可视化以便于投资决策

    利用 LSTM 网络预测股票动态，主要关注细微的涨跌模式，结合纽约证交所的数据集，改进 LSTM 模型以捕捉复杂的市场模式，进而提高股票价格预测的准确性。

    Dec, 2023

  • 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

  • 具有更灵活记忆的循环神经网络：相较于粗糙波动性更好的预测

    我们将循环神经网络扩展到包含几个灵活的时间尺度，这在机械上提高了它们对具有长期记忆或高度不同时间尺度进程的处理能力。通过比较普通和扩展的长短期记忆网络（LSTMs）在预测已知具有长期记忆的资产价格波动性方面的能力，我们发现扩展的 LSTMs 所需的训练时期减少了一半，而具有相同超参数的模型的验证和测试损失的变化要小得多。我们还展示了在多时间序列数据集上进行训练和测试时，验证损失最小的模型相对于粗略波动性预测的表现普遍提高了大约 20％。

    Aug, 2023

  • 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

  • 基于长短时记忆循环神经网络的网络流量矩阵预测框架

    本文提出了一种基于 LSTM RNN 框架的网络流量长短期预测方法，并在 GEANT 网络实验数据中验证表明，该方法可以很快地收敛且在相对较小的模型中取得了最先进的短期和长期流量矩阵预测性能。

    May, 2017

  • LSTM: 一次搜索空间的奥德赛

    本文针对典型 Long Short-Term Memory（LSTM）网络的各种计算组件的角色和实用性进行了大规模分析，并在三个代表性任务上比较了八种 LSTM 变体。结果表明，遗忘门和输出激活函数是 LSTM 架构最关键的组件。此外，在研究的超参数方面，我们发现它们几乎是独立的，并提出了调整它们的有效指导方针。

    Mar, 2015

  • 股票数据时间序列预测中的高维神经网络

    对三种用于时间序列预测的架构进行了测试，它们分别包含卷积层、LSTM 层和密集超复数层用于 4D 代数。通过优化与架构类别相关的超参数，比较了最佳神经网络在类别内的性能。结果显示，在大多数情况下，具有超复数密集层的架构与其他架构相比，提供了类似的 MAE 准确性，但可训练参数较少。由于这一特点，超复数神经网络可以比其他测试的架构更快地学习和处理数据。此外，输入时间序列的顺序对有效性产生影响。

    Jan, 2024

  • 用于高频交易预测的最佳输出长短期记忆细胞

    本文介绍了一种修订的在线长短时记忆细胞，该细胞运行在浅拓扑上，具有最小的回看期，通过选择最佳门或状态作为其最终输出，比其他递归神经网络更适用于在线高频交易预测任务，如限价单簿的中间价格预测。在两只高流动性的美国和两只不太流动的北欧股票上对其进行了测试。

    Apr, 2023