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arima的matlab代码使用 ARIMA-LSTM 混合模型进行相关预测 我们应用了 ARIMA-LSTM 混合模型来预测两种资产的未来价格相关系数 我的论文草稿上传到 . 我愿意对我的工作发表任何评论。 请给我发电子邮件。 我真的很感激反馈:) 论文摘要 预测未来时间段内两种资产的价格相关性在投资组合优化中很重要。 我们应用 LSTM 循环神经网络 (RNN) 来预测两只个股的股价相关系数。 RNN 能够理解时间依赖性。 LSTM 单元的使用进一步增强了其长期预测特性。 为了在模型中同时包含线性和非线性,我们也采用了 ARIMA 模型。 ARIMA 模型过滤数据中的线性趋势并将残差值传递给 LSTM 模型。 ARIMA LSTM 混合模型针对其他传统预测财务模型进行了测试,例如完整历史模型、恒定相关模型、单指数模型和多组模型。 在我们的实证研究中,ARIMA-LSTM 模型的预测能力明显优于所有其他金融模型。 我们的工作意味着值得考虑使用 ARIMA LSTM 模型来预测投资组合优化的相关系数。 1. Github 代码阅读指南 我的源代码和文件可以分为三个部分。 第 1 部分.
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arima的matlab代码-ARIMA-LSTM-hybrid-corrcoef-predict:应用ARIMA-LSTM混合模型来预测两种 (640个子文件)
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- m0_713303942023-03-25虽然通篇都是数据处理,可是,这好像是python的程序吧
weixin_38518668
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