Research on Stock Price Prediction Based on Orthogonal Gaussian Basis Function Expansion and Pearson Correlation Coefficient Weighted LSTM Neural Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For stock price prediction in quantitative finance, deep learning techniques such as LSTM neural network do not need the stationarity assumption of traditional time series models (such as ARIMA and GARCH) and can forecast medium and long-term time series, so they have attracted much attention. This paper proposes an improved LSTM neural network based on orthogonal Gaussian basis function expansion and Pearson correlation coefficient weighting. The proposed method uses the functional features of intra-day prices to fit the residual series predicted by the LSTM neural network. Considering that the underlying model structure between each component of the function eigenvector and the residual series is unknown, we use the Bagging method to capture and trade off the variance and bias of the prediction model. In addition, since the dimension of the predictive variable of the LSTM neural network is a parameter to be estimated, we use the model averaging method based on Pearson correlation coefficient weighting for tuning. The results of actual data analysis show that the proposed method can significantly improve the prediction accuracy of the original LSTM neural network and has certain robustness. Finally, the proposed method can be further applied to consumer price index (CPI) prediction, daily average temperature prediction, and real-time monitoring of environmental trace elements.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle