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基于多尺度特征和注意力機制的金融時間序列預測方法

詹熙  潘志松  黎維  張艷艷  白瑋  王彩玲  
【摘要】:金融時間序列預測是經濟領域中一個非常重要的實際問題,然而,由于金融市場的噪聲和波動性,當前存在方法的預測精度尚不能令人滿意。為了提高金融時間序列的預測精度,本文提出了一種融合擴張卷積神經網絡(Dilated Convolutional Neural Network, DCNN)、長短時記憶神經網絡(Long Short Term Memory, LSTM)和注意力機制(ATtention mechanism, AT)的混合預測模型DCNN_LSTM_AT。該模型由兩個部分組成,第一部分包含擴張卷積神經網絡和基于LSTM的編碼器,其功能在于提取原始序列數據中不同時間尺度的有效信息;第二部分由帶注意力機制的LSTM解碼器構成,其功能在于對第一部分提取的信息進行過濾并利用過濾后的信息進行預測。最后將所提模型在3支股指數據集和3支個股數據集上進行實驗,并與其他常見的基準模型進行了對比實驗,實驗結果表明該模型相比于其他模型具有更好的預測精度和穩定性。

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