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VAE-ATTGRU模型的股指期货价格预测研究
被引量：
1
1
作者
张玉婷
金传泰
李勇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第17期293-301,共9页
针对股指期货市场高波动、非平稳、非线性和高信噪比等特性造成的预测难度大的问题,利用变分自编码器(VAE)和循环神经网络(RNN)提出一种基于VAE-ATTGRU的混合深度学习股指期货价格预测模型。利用变分自编码器对股指期货技术指标进行学习...
针对股指期货市场高波动、非平稳、非线性和高信噪比等特性造成的预测难度大的问题,利用变分自编码器(VAE)和循环神经网络(RNN)提出一种基于VAE-ATTGRU的混合深度学习股指期货价格预测模型。利用变分自编码器对股指期货技术指标进行学习,将VAE学习到的潜在因子与原始数据融合实现数据增强,得到更丰富的因子表示;使用循环神经网络对股指期货价格进行预测,发现结合了注意力机制的门控循环单元(ATTGRU)可以对VAE增强后的股指期货数据进行充分学习,对关键特征信息进行捕捉并重新赋予权重。在沪深300股指期货、中证500股指期货和上证50股指期货数据上进行实验,通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数R2对VAE-ATTGRU模型进行评估,发现其在预测精度上优于其他模型。
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关键词
股指期货预测
变分自编码器(VAE)
数据增强
注意力机制
门控循环单元(GRU)
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职称材料
题名
VAE-ATTGRU模型的股指期货价格预测研究
被引量：
1
1
作者
张玉婷
金传泰
李勇
机构
中国科学技术大学管理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第17期293-301,共9页
文摘
针对股指期货市场高波动、非平稳、非线性和高信噪比等特性造成的预测难度大的问题,利用变分自编码器(VAE)和循环神经网络(RNN)提出一种基于VAE-ATTGRU的混合深度学习股指期货价格预测模型。利用变分自编码器对股指期货技术指标进行学习,将VAE学习到的潜在因子与原始数据融合实现数据增强,得到更丰富的因子表示;使用循环神经网络对股指期货价格进行预测,发现结合了注意力机制的门控循环单元(ATTGRU)可以对VAE增强后的股指期货数据进行充分学习,对关键特征信息进行捕捉并重新赋予权重。在沪深300股指期货、中证500股指期货和上证50股指期货数据上进行实验,通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数R2对VAE-ATTGRU模型进行评估,发现其在预测精度上优于其他模型。
关键词
股指期货预测
变分自编码器(VAE)
数据增强
注意力机制
门控循环单元(GRU)
Keywords
stock index futures prediction
variational autoencoder(VAE)
data augmentation
attention mechanism
gated recurrent unit(GRU)
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
VAE-ATTGRU模型的股指期货价格预测研究
张玉婷
金传泰
李勇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
1
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