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基于循环神经网络与变分自编码器的金融时序数据特征提取.pdf

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    摘要

    摘要

    随着金融市场的日益复杂和信息的爆炸性增长，有效地提取金融时序数据中

    的关键特征对于预测市场趋势和制定有效投资策略至关重要。本文结合循环神

    经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）和变分自编码器（VariationalAutoEncoder,

    VAE）的优势，将两者结合用于金融时序数据的特征提取。

    首先，本文提出的模型拓展框架采用循环神经网络以捕捉时序数据中的长期

    依赖关系，

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