資料介紹
隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,金融市場(chǎng)毎日產(chǎn)生了大量在線金融數(shù)據(jù),如每日的交易次數(shù)以及交易的總金額等。近年來(lái)金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)成為了研究熱點(diǎn)。金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)量大,輸入序列較多,且會(huì)隨著時(shí)間發(fā)生變化。針對(duì)這些問(wèn)題,文中提出了基于深度LSTM和注意力機(jī)制的金融數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型。首先,該模型能處理復(fù)雜的金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)輸入,主要是多序列的輸入;其次,該模型使用深度LSTM網(wǎng)絡(luò)對(duì)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,解決了數(shù)據(jù)間長(zhǎng)依賴的問(wèn)題,并能學(xué)習(xí)到更加復(fù)雜的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)特;最后,該模型引入了注意力機(jī)制,使得不同時(shí)間的數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)的重要程度不同,預(yù)測(cè)更加精準(zhǔn)。在真實(shí)的金融大數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,所提模型在動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)領(lǐng)域具有準(zhǔn)確性髙、穩(wěn)定性好的特點(diǎn)。
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