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隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，金融市場毎日產(chǎn)生了大量在線金融數(shù)據(jù)，如每日的交易次數(shù)以及交易的總金額等。近年來金融市場數(shù)據(jù)的動態(tài)預(yù)測成為了研究熱點。金融市場數(shù)據(jù)量大，輸入序列較多，且會隨著時間發(fā)生變化。針對這些問題，文中提出了基于深度LSTM和注意力機制的金融數(shù)據(jù)預(yù)測模型。首先，該模型能處理復(fù)雜的金融市場數(shù)據(jù)輸入，主要是多序列的輸入;其次，該模型使用深度LSTM網(wǎng)絡(luò)對金融數(shù)據(jù)進行建模，解決了數(shù)據(jù)間長依賴的問題，并能學(xué)習(xí)到更加復(fù)雜的市場動態(tài)特;最后，該模型引入了注意力機制，使得不同時間的數(shù)據(jù)對預(yù)測的重要程度不同，預(yù)測更加精準(zhǔn)。在真實的金融大數(shù)據(jù)集上的實驗表明，所提模型在動態(tài)預(yù)測領(lǐng)域具有準(zhǔn)確性髙、穩(wěn)定性好的特點。
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