预印本前沿

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Prediction of financial time series using LSTM and data denoising methods

Qi Tang · Tongmei Fan · Ruchen Shi · Jingyan Huang · Yidan Ma首次提交 2021-03-05 · 修订 2021-03-05 · v1arXiv预印本

结合 LSTM 与数据降噪方法的金融时间序列预测AI 解读

In order to further overcome the difficulties of the existing models in dealing with the non-stationary and nonlinear characteristics of high-frequency financial time series data, especially its weak generalization ability, this paper proposes an ensemble method based on data denoising methods, including the wavelet transform (WT) and singular spectrum analysis (SSA), and long-term short-term memory neural network (LSTM) to build a data prediction model, The financial time…

宏观 · 预测与即时预测机器学习与 DML 金融 · 高频计量

关联记录被引 13 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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