Wilfredo Tovar

深度学习模型提升金融时间序列预测能力

研究人员开发了一种新颖的深度学习模型 Bi-LSTM-CNN，用于预测金融时间序列趋势。该混合系统结合了生成对抗网络 (GANs) 与双向长短期记忆网络 (LSTM) 和卷积神经网络 (CNNs)，以生成保留真实金融数据特征的合成数据。该模型在 TSX、SHCOMP 和 S&P 500 等股票市场的数据上进行了评估，与现有的机器学习原型相比，表现出卓越的性能。