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MTRGL: 多模态时间关系图学习中的有效时间相关性识别
本研究探讨深度学习与金融市场应用的协同作用，重点关注配对交易。该研究引入了一种新的框架，多模态时序关系图学习（MTRGL），将时间序列数据和离散特征组合成一个时序图，并采用基于记忆的时序图神经网络。实验结果表明 MTRGL 具有优异性能，在
PDF5 months ago
Twitter 金融事件的渗透性：感知异常的模型实验
该研究通过收集关于 2017 年 1 月 27 日特斯科公司和布克集团在伦敦证券交易所上市所宣布的并购事件的 Twitter 数据，进行了关于 Twitter 对金融市场的渗透性以及可能的不规则性的实时监测的实验研究，结果表明尽管 Twit
PDF7 months ago
股市价格预测：基于混合 LSTM 和连续自注意力的方法
提出了一种名为 LSTM-SSAM 的新模型，通过对历史价格趋势和季节性的分析，实现了对股票价格的未来预测，并通过实验证明了该模型的有效性和可行性。
PDFa year ago
DeepScalper: 捕捉短暂的日内交易机会的风险感知强化学习框架
本文提出了 DeepScalper，一个使用深度强化学习框架来从事日内交易的交易系统，能够有效地区分高维度微观交易空间，对多模态市场表现进行建模，并在风险控制和最大化利润之间保持平衡。
PDF3 years ago
危机时期金融市场之间的相关性
通过世界一些主要金融市场指数的相关矩阵的特征值及特征向量，我们发现市场行为的高波动性与它们之间的强相关性成正比。这意味着在大规模崩盘期间，市场倾向于表现为同一趋势。为了支持这种说法，我们研究了 1987 年（黑色星期一）、1989 年（俄罗
PDF13 years ago