Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze im Handel: Modelle mit Wavelet-Transformation und Multitasking-Aufmerksamkeit"

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Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Modelle mit Wavelet-Transformation und Multitasking-Aufmerksamkeit :

Wir laden Sie ein, einen Rahmen zu erkunden, der Wavelet-Transformationen und ein Multitasking-Selbstaufmerksamkeitsmodell kombiniert, um die Reaktionsfähigkeit und Genauigkeit von Prognosen unter volatilen Marktbedingungen zu verbessern. Die Wavelet-Transformation ermöglicht die Zerlegung der Renditen von Vermögenswerten in hohe und niedrige Frequenzen, wodurch langfristige Markttrends und kurzfristige Schwankungen sorgfältig erfasst werden.

In den letzten Jahren hat sich Deep Learning zu einem unverzichtbaren Instrument für quantitatives Investieren entwickelt, insbesondere bei der Verfeinerung von Multifaktor-Strategien, die die Grundlage für das Verständnis der Preisentwicklung von Finanzanlagen bilden. Durch die Automatisierung des Merkmalslernens und die Erfassung nichtlinearer Beziehungen in Finanzmarktdaten decken Deep-Learning-Algorithmen komplexe Muster auf und verbessern so die Vorhersagegenauigkeit. Die weltweite Forschungsgemeinschaft erkennt das Potenzial von tiefen neuronalen Netzen wie rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) und faltbaren neuronalen Netzen (CNNs) für die Preisvorhersage von Aktien und Futures. Während RNNs und CNNs weit verbreitet sind, sind tiefere neuronale Architekturen, die sequenzielle Markt- und Signalinformationen extrahieren und konstruieren, noch nicht ausreichend erforscht. Dies eröffnet Möglichkeiten für weitere Fortschritte bei der Anwendung von Deep Learning auf Aktienmärkte.


Heute stellen wir das System Multitask-Stockformer vor, das in dem Artikel „Stockformer: A Price-Volume Factor Stock Selection Model Based on Wavelet Transform and Multi-Task Self-Attention Networks“. Trotz der Ähnlichkeit des Namens mit dem zuvor besprochenen Systems StockFormer sind diese beiden Modelle nicht miteinander verwandt – bis auf ihr gemeinsames Ziel: die Erstellung zeines profitablen Aktienportfolios für den Handel auf den Finanzmärkten.


Autor: Dmitriy Gizlyk

 
Ist etwas über das Gramian Angular Difference Field geplant?
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