【摘 要】
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金融时间序列由于高噪声性以及序列间的相关性,导致传统模型的预测精度和泛化能力往往较低。为了克服这一问题,提出一种基于注意力机制的循环神经网络预测模型。利用金融时间序列的技术指标作为特征序列,通过GRU得到隐藏状态,再利用注意力机制将其重构,并与目标序列一起作为新的GRU的输入,提高目标序列的预测效果。利用上证综指数据,分别使用加入注意力机制的门控循环网络与标准门控循环网络进行预测。在6个输入维度的情况下,基于注意力机制的GRU模型平均绝对百分比误差为0.76%,低于标准GRU模型的0.90%;在48个输入
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(11701370)。
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金融时间序列由于高噪声性以及序列间的相关性,导致传统模型的预测精度和泛化能力往往较低。为了克服这一问题,提出一种基于注意力机制的循环神经网络预测模型。利用金融时间序列的技术指标作为特征序列,通过GRU得到隐藏状态,再利用注意力机制将其重构,并与目标序列一起作为新的GRU的输入,提高目标序列的预测效果。利用上证综指数据,分别使用加入注意力机制的门控循环网络与标准门控循环网络进行预测。在6个输入维度的情况下,基于注意力机制的GRU模型平均绝对百分比误差为0.76%,低于标准GRU模型的0.90%;在48个输入
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