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金融时间序列的自适应贝叶斯在线变点检测
2025年
快速识别金融时间序列数据流中的变点有助于判断时序数据的趋势变化、动态更新时序分析模型,从而为金融市场中的投资决策、风险管理提供及时可靠的决策支持。然而金融时间序列常表现出复杂或剧烈的波动,如何对金融时序数据进行稳健的在线变点检测仍是一个巨大的挑战。对此,本文基于贝叶斯在线变点检测的框架,提出一种带有滑动窗口的自适应在线变点检测方法。通过滑动窗口的平滑机制,该方法在每个窗口中对变点检测所需的超参数进行实时动态更新,以适应数据环境的动态变化。在模拟数据和上证综指时序数据的实验结果表明,本文提出的方法能够在已有的贝叶斯在线变点检测方法基础上进一步提高识别效果,及时发现变点并避免将正常的序列波动误报为变点。基于上证综指数据,本文方法能够发现带有特殊信号的时间序列,进而为金融市场的风险预警、投资指导等提供有价值的参考。
朱映秋郑畅张波
关键词:金融时间序列
基于iTransformer模型的金融时间序列预测
2024年
金融时间序列的准确预测是经济政策制定者和投资者密切关注的焦点。本文选用工商银行作为金融时间序列的代表,用一种新颖的神经网络模型iTransformer对工商银行的股票价格进行预测。同时,将统计模型ARIMA、神经网络模型LSTM和Transformer作为对照组,比较了不同模型在不同时间范围内预测的准确性。实证结果显示,iTransformer确实适用于股票价格的预测,在短期、中期和长期这三种不同的预测区间内,其精度普遍优于对照组的预测模型。
王钰涵梁志勇
关键词:金融时间序列预测TRANSFORMERARIMA
金融物理模型构造与金融时间序列波动预测研究
金融市场作为一个开放的复杂系统,其具有显著的动态性和非线性特征,并是由大量元素相互作用而共同塑造的动态系统。金融物理模型既是金融领域与物理学领域的交叉融合,也是物理学的前沿模型在经济、金融领域的应用,还是金融学领域向物理...
代伟
关键词:金融时间序列
一种基于多模态图神经网络的金融时间序列预测方法
本发明公开一种基于多模态图神经网络的金融时间序列预测方法,金融时间序列分析在对冲市场风险和优化投资决策方面发挥着核心作用,伴随着多模态流和超前滞后效应。例如,股票的价格走势是不同扩散速度下复杂市场状态的反映,包括历史价格...
赖俊华陈天健吴雪桐黄江
基于可视图原理的高维金融时间序列的阶段划分方法
本发明公开了一种基于可视图原理的高维金融时间序列的阶段划分方法,具体包括:获取高维金融时间序列数据,将所述高维金融时间序列数据映射为一个复杂网络,得到一个多层网络,再通过熵权法,得到每一层维度的权重,根据得到的每一层维度...
胡军张玉洁龙见焯
基于自适应变分模态分解和Boosting的金融时间序列预测
随着我国国民经济的繁荣发展,大量金融时间序列数据应运而生,精准预测金融时间序列,有助于强化风险管理,促进经济增长。金融时间序列数据因其非平稳性强、波动频繁等特性而难以处理,如何深入挖掘这些数据的关键信息,并构建有效的预测...
冷春晓
关键词:金融时间序列BOOSTING损失函数
基于CNN-iTransformer的金融时间序列预测
王钰涵
基于超图神经网络的金融时间序列预测及其应用研究
刘志斌
金融时间序列预测模型训练方法、装置、设备和存储介质
本申请提供一种金融时间序列预测模型训练方法、装置、设备和存储介质。应用于金融技术领域,该方法通过获取初始时间序列,对初始时间序列进行分解处理,得到初始时间序列对应的周期项序列、趋势项序列、细节项序列;分别对周期项序列、趋...
王琛越皮家甜
基于深度学习与注意力机制的金融时间序列波动率预测模型研究
金融市场中,时间序列数据的波动率是衡量市场风险、资产定价以及投资组合管理的关键指标。近年来,随着深度学习的迅速发展,其在处理复杂非线性数据方面的优势日益凸显,为金融时间序列波动率的预测提供了新的研究视角。传统的波动率预...
赵哲玮
关键词:金融时间波动率多源数据

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黄超
作品数:209被引量:391H指数:10
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研究主题:革菌 孢子悬浮液 氯磷灰石 改性纳米 稻草秸秆
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作品数:119被引量:14H指数:2
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研究主题:漆包线 漆皮 异常检测模型 转子 线头
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作品数:73被引量:360H指数:9
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研究主题:GARCH GARCH模型 事权划分 政府间 综合评价
朱扬勇
作品数:215被引量:2,768H指数:27
供职机构:复旦大学
研究主题:数据挖掘 大数据 数据库 聚类 知识库
兰秋军
作品数:146被引量:289H指数:12
供职机构:湖南大学
研究主题:存储介质 融资方法 单据 非对称加密 交易过程