論文の概要: Adaptive Hybrid Model for Enhanced Stock Market Predictions Using Improved VMD and Stacked Informer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01884v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 08:37:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 16:54:58.627564
• Title: Adaptive Hybrid Model for Enhanced Stock Market Predictions Using Improved VMD and Stacked Informer
• Title（参考訳）: 改良VMDとスタックインフォーマを用いた株価予測のための適応ハイブリッドモデル
• Authors: Jianan Zhang and Hongyi Duan
• Abstract要約: 本稿では,適応損失関数と統合された拡張変分モード分解(VMD),特徴工学(FE),および積み重ねインフォーマの機能を活用した,市場予測のための革新的適応型ハイブリッドモデルを提案する。 複数のベンチマークデータセットから得られた実験結果は、従来のハイブリッドモデルよりも予測精度、応答性、一般化能力の点でモデルの優位性を強調している。 この研究は、最適化のための潜在的な道のりをさらに強調し、特に中小企業や機能工学において予測モデリングを強化するための今後の方向性を紹介している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0080317855851213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces an innovative adaptive hybrid model for stock market predictions, leveraging the capabilities of an enhanced Variational Mode Decomposition (VMD), Feature Engineering (FE), and stacked Informer integrated with an adaptive loss function. Through rigorous experimentation, the proposed model, termed Adam+GC+enhanced informer (We name it VMGCformer), demonstrates significant proficiency in addressing the intricate dynamics and volatile nature of stock market data. Experimental results, derived from multiple benchmark datasets, underscore the model's superiority in terms of prediction accuracy, responsiveness, and generalization capabilities over traditional and other hybrid models. The research further highlights potential avenues for optimization and introduces future directions to enhance predictive modeling, especially for small enterprises and feature engineering.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,適応損失関数と統合された拡張変分モード分解(VMD),特徴工学(FE),および積み重ねインフォーマの機能を活用した,市場予測のための革新的適応型ハイブリッドモデルを提案する。 厳密な実験を通じて、提案したモデルはAdam+GC+enhanced informer(我々はVMGCformerと名づける)と呼ばれ、株式市場データの複雑なダイナミクスと揮発性の性質に対処する能力を示す。 複数のベンチマークデータセットから得られた実験結果は、従来のハイブリッドモデルよりも予測精度、応答性、一般化能力の点でモデルの優位性を強調している。 この研究は最適化の潜在的な道筋をさらに強調し、特に中小企業や機能工学にとって予測モデリングを強化するための今後の方向性を紹介している。

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