股指预测的创新深度学习策略:Transformer 模型与GRU融合及其变体的效能探究

随着金融市场的不断发展和全球经济的变化,准确预测股市指数成为投资者和决策者关注的焦点之一。本文旨在探讨深度学习神经网络中的Transformer模型及其注意力机制在金融指数预测中的应用。通过摒弃常规的控制变量设计,转而采用基于历史股指数据的高阶自回归模型,本文创新性地提出了三种Transformer模型的变体:Multi-attention Transformer、GRU Transformer、Attention-Free Transformer,并对它们在单步选代预测和多步一次预测两种方式下的表现进行比较。实证分析基于2000年1月1日至2024年3月11日的上证指数日度数据,通过将数据扩充和标准化,利用Python进行处理。结果显示:GRU Transformer模型结合单步选代预测在测试集上的平均均方误差最低,为0.00041,且在参数数量和运行时间上均表现优异,表明其在预测准确性、参数效率和运行时间方面具有显著优势。本文的创新点包括:采用基于历史时间序列数据的高阶自回归模型简化模型结构,保持预测准确性;提出并验证了三种Transformer模型变体在金融时间序列预测中的有效性;比较了单步选代预测和多步一次预测两种方式的组合效果。本文研究为金融市场的分析和预测提供了新的视角和方法,未来研究可以进一步验证模型的有效性并探索其他潜在的改进策略。

变系数模型的估计方法及应用

该文提供了对连续型变系数模型的一种估计方法和求解思路。通过对连续型变系数模型的系数函数进行泰勒展开,把变系数模型问题转化为高维常系数模型来研究。为了防止异常点的影响,选择稳定的损失函数,并加入惩罚函数对高维数据进行变量选择,然后使用模拟退火算法和AIC准则反复进行求解。使用LAE+SCAD估计方法对汽车mpg数据集进行实证分析,体现出模型及算法的实用价值。

变系数模型稳健回归和变量选择方法的研究与比选

变系数模型兼具线性回归模型的可解释性、非参数回归模型的灵活性,被应用于数据拟合和预测,稳健回归和变量选择是制约模型准确性和可靠性的关键要素。针对二者进行优化设计,将OLS、LAE、R三种损失函数和Lasso、MCP、SCAD三种惩罚函数相结合,形成9种变系数模型的参数估计方法,比较其在均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)三种评价指标下的差异。将9种参数估计方法应用于4种形式的被污染数据,研究发现:1)损失函数LAE的稳健性最强,三种惩罚函数都有很好的变量选择效果;2)LAE+SCAD估计方法拟合效果最好,能够较好对抗数据序列中的异常点。将LAE+SCAD估计方法应用于车辆mpg数据集进行应用检验,拟合结果与真实值保持了较好的一致性,印证了其在工程技术领域的潜在应用价值。