В статье представлена инновационная модель для прогнозирования трендов цен на акции, основанная на двойном механизме внимания и извлечении признаков. Модель TPM эффективно сочетает методы машинного обучения для анализа финансовых временных рядов, используя архитектуру "Энкодер—Декодер" с добавленным механизмом внимания. Это позволяет идентифицировать наиболее релевантные признаки из объемных данных и улучшить точность прогнозов. В модели реализована интеграция краткосрочных и долгосрочных рыночных признаков для предсказания направления и продолжительности изменения цен. Предложенный метод открывает новые возможности для более точного анализа и моделирования динамики рынка.
Читать далее...
Читать далее...