基于深度学习的金融时间序列预测研究

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在时间序列预测领域,金融时序预测一直是一个具有挑战性的课题。一方面,挖掘金融市场的内部规律,并通过历史信息对未来金融市场的趋势进行准确地预测。在宏观层面上,可以基于预测结果进行有效的监管和调控,优化资源分配,稳定经济发展;在微观层面上,投资者可以根据预测结果构建低风险,高收益的投资组合策略,来保障投资者的资产收益。金融时序预测有着如此重大的意义,然而在另外一方面,对金融时序预测进行有效的预测是十分具有挑战性的。金融时序在市场环境中包含政治,社会,经济等众多影响因素,使得金融时序呈现出非线性,非平稳性
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