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Morlet
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DSTNet：用于因果多期金融预测的新型AI模型
研究人员开发了DSTNet，一种新颖的动态谱轨迹网络，用于因果多期金融预测。与传统的基于小波的方法不同，DSTNet保留了滤波器组幅度的近期演变，使用二十天的回溯期和单边Morlet派生滤波器组。该网络采用因子化尺度-时间谱Transformer，并将谱信息与CNN-BiLSTM融合，以生成一天、三天、五天和十天的预测。
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WaVeFuse 深度学习模型增强股权指数预测
研究人员开发了 WaVeFuse，一种新颖的深度学习架构，用于自适应的股权指数预测。该模型通过抑制金融数据中的噪声、处理异构频率特征以及动态适应市场状态变化，解决了现有混合深度学习方法的局限性。WaVeFuse 集成了小波去噪、连续小波变换和带有垂直注意力融合的双分支网络，在准确性和方向性预测方面优于多个最先进的模型。