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摘要
股票价格的预测对于投资者、金融监管者以及国家宏观调控都具有重要意
义。相较于低频数据,高频数据包含更丰富的有效信息,能够更准确地识别市
场变化的趋势。然而,高频数据也伴随着更大的噪音,这使得有效信息的取
和识别变得更加挑战性。本文从多源混频数据建模角度出发,在长短期记忆递
归神经网络模型(LSTM)基础上引入混合数据采样技术(MIDAS)和包含滤波器的
时间注意力机制(TPA),构建一个TPA-LSTM-MIDAS模型。以沪深300股票指
数数据为样本,探究混频对齐技术的预测准确率,采用预
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