Hidformer: Transformer-Style Neural Network in Stock Price Forecasting
Warsaw University of Technology（华沙理工大学）
本文研究Hidformer模型在股票价格预测中的表现，结合技术分析与机器学习方法评估Transformer架构在金融时间序列预测中的有效性及其对算法交易策略的改进潜力。
2024-12-27 cs.AI cs.CE cs.LG
Network log-ARCH models for forecasting stock market volatility
本文提出了一种新的动态网络自回归条件异方差模型，用于预测美国股市的波动性。为了提高预测精度，该模型集成了时间滞后的波动信息和来自相邻节点的信息，这些信息可能瞬间溢出整个网络。该模型也适用于高维的情况下，多变量可预测模型通常不再适用。我们采用了时空统计学的理论基础，并将过程的动态建模转移到网络中。这种新的方法进行了比较，独立的单变量对数模型。我们可以量化的改善，由于瞬时网络的干扰效应，这是本文中第一次研究。基于时间序列之间的各种距离和相关性测量来确定边缘。替代网络的定义的性能进行比较的样本精度。此外，我们认为集合预报基于不同的网络定义。
2023-03-20 econ.EM q-fin.ST stat.AP
Variations on two-parameter families of forecasting functions: seasonal/nonseasonal Models, comparison to the exponential smoothing and ARIMA models, and applications to stock market data
我们介绍了24个双参数家庭先进的时间序列预测功能，使用一种新的和非参数的方法。我们还介绍了供电的概念，并推导出非季节性和季节性模型的例子在教育，销售，金融和经济。我们比较我们的24个模型的性能，霍尔特-温特斯和ARIMA模型的非季节性和季节性时间序列。我们特别表明，我们的模型不仅不需要分解成趋势，季节性和随机成分的季节性时间序列，但也导致大幅降低绝对误差和更高数量的预测比霍尔特-温特斯和ARIMA模型。最后，我们使用标准普尔500指数467家公司的五年股票市场数据，应用并比较了我们的24个模型的性能。
2022-07-13 math.ST q-fin.ST stat.ME
Forecasting the Volatilities of Philippine Stock Exchange Composite Index Using the Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Modeling
本研究旨在利用广义自回归条件异方差模型（GARCH）寻找一个合适的统计模型来预测PSEi的波动率。使用R软件，使用各种ARIMA模型对PSEi的对数收益进行建模，并且在异方差存在的情况下，使用GARCH对对数收益进行建模。基于分析，GARCH模型是最适合用于PSEi的日志返回。在所选的GARCH模型中，Gestro（1，2）具有最低的AIC值，也具有最高的LL值，这意味着Gestro（1，2）是PSEi的对数收益的最佳模型。
2019-02-21 q-fin.ST stat.CO
Dependency Network-Based Portfolio Design with Forecasting and VaR Constraints
本文提出融合VAR/FEVD依赖网络、MST选股、ARIMA与NNAR预测及VaR资金配置的投资组合框架，一年模拟显示其显著跑赢买入并持有基准。
2025-07-26 econ.EM q-fin.PM q-fin.ST
Asset Price Forecasting using Recurrent Neural Networks
Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic)（阿米尔卡比尔理工大学（德黑兰理工学院））
本论文的主要目的有三个，首先是预测两只股票，即高盛（GS）和通用电气（GE）。为了预测股票价格，我们使用了一个长短期记忆（LSTM）模型，在这个模型中，我们输入了另外两只与GS密切相关的股票的价格。其他模型如ARIMA被用作基准。实证结果表明了使用LSTM预测股票时的实际挑战。其中一个主要的动荡是一个反复出现的滞后，我们称之为“预测滞后”。第二个目的是对时间序列预测的任务发展一个更普遍和客观的观点，以便它可以被应用于辅助人工神经网络的任意预测。因此，试图区分以前的作品由一定的标准（由艾哈迈德Tealab写的评论论文介绍），以总结那些包括有效的信息。然后，通过可应用于时间序列预测任务的不同步骤的通用术语来统一和表达概括的信息。最后但并非最不重要的目的，这篇论文是阐述一个数学框架上的人工神经网络的基础。我们将使用Anthony L. Caterini，其中引入了通用神经网络的结构，并根据其描述的框架引入了梯度下降算法（其中包含反向传播）。最后，我们将这个框架用于特定的架构，这是我们专注于的递归神经网络，我们的实现是基于它的。这本书证明其定理主要是分类的情况。相反，我们证明了回归情况下的定理，这就是我们的问题。
2020-10-20 cs.LG q-fin.TR stat.ML
A Hybrid Model for Stock Market Forecasting: Integrating News Sentiment and Time Series Data with Graph Neural Networks
本文提出一种结合新闻情感与时间序列数据的混合模型，利用图神经网络提升股票市场预测性能，实验显示GNN在准确率和精度上均优于LSTM基线。
2025-12-09 cs.AI cs.LG
Forecasting NIFTY 50 benchmark Index using Seasonal ARIMA time series models
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
本文分析了如何利用时间序列分析技术来捕捉股票市场中交易所指数的运动。具体而言，季节性自回归综合移动平均（SARIMA）模型类被应用于捕捉Nifty 50指数的走势，该指数是全球最活跃的交易所交易合约之一[1]。总共评估了729个模型参数组合，并根据AIC标准选择了最合适的组合来进行最终预测[8]。NIFTY 50可用于多种用途，如基准基金组合，推出指数基金，交易所交易基金（ETF）和结构性产品。该指数跟踪蓝筹股公司投资组合的行为，蓝筹股公司是印度最大和最具流动性的证券，可以被视为印度股票市场的真实反映[2]。
2020-01-09 cs.LG q-fin.ST stat.AP
Stock Market Telepathy: Graph Neural Networks Predicting the Secret Conversations between MINT and G7 Countries
Hacettepe University（哈切特佩大学）
使用MTGNN图神经网络分析2012-2024年G7与MINT国家股市指数，揭示美国、加拿大、印尼和土耳其的影响力，并证明该方法优于传统预测模型。
2025-06-02 cs.LG econ.EM stat.AP
Improved Forecasting of Cryptocurrency Price using Social Signals
Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室）；University of Notre Dame（圣母大学）
社交媒体信号已成功用于开发大规模预测和预期分析。例如，预测股票市场价格和流感爆发。最近，社交数据被用来预测加密货币的价格波动，这是一种具有重大政治和经济影响的新型颠覆性技术。在本文中，我们利用并对比了来自多个社交平台GitHub和Reddit的社交信号的预测能力，特别是用户行为和通信模式，以预测开发人员和社区高度关注的三种加密货币的价格-比特币，以太坊和门罗币。我们评估了神经网络模型的性能，这些模型依赖于在历史价格数据和社会数据上训练的长短期记忆单元（LSTM），而非仅价格LSTM和基线自回归综合移动平均（ARIMA）模型，这些模型通常用于预测股票价格。我们的研究结果不仅表明，在预测每日硬币价格时，社交信号减少了错误，而且还表明Reddit官方社区（r/Bitcoin，r/Ethereum和r/Monero）评论中使用的语言是整体上最好的预测器。我们观察到，与以太坊（7%）和门罗币（8%）相比，模型在预测比特币（4%均方根误差）前一天的价格时更准确。
2019-07-01 cs.LG cs.SI q-fin.ST
Impact of Data Normalization on Deep Neural Network for Time Series Forecasting
在过去的几年里，已经观察到深度神经网络（DNN）在图像分类、语音识别方面取得了巨大的成功。但是DNN在时间序列预测方面面临着巨大的挑战，因为大多数时间序列数据本质上是非线性的，并且行为是高度动态的。时间序列预测对我们的社会经济环境有很大的影响。因此，为了应对这些挑战，需要重新定义DNN模型，并记住这一点，在将数据馈送到DNN模型之前，需要考虑数据预处理，网络架构和网络参数。数据规范化是学习所采用的基本数据预处理技术。时间序列预测的有效性在很大程度上取决于数据归一化技术。在本文中，在将数据输入DNN模型之前，对时间序列数据使用不同的归一化方法，我们试图找出每种归一化技术对DNN预测时间序列的影响。本文采用深度递归神经网络（DRNN），利用孟买证券交易所（BSE）和纽约证券交易所（NYSE）的时间序列数据，对BSE和NYSE的收盘指数进行了预测。
2019-01-07 cs.LG stat.ML
Time Series Prediction : Predicting Stock Price
时间序列预测广泛应用于众多领域。在本文中，我们提出了四个模型来预测股票价格使用SPX指数作为输入时间序列数据。鞅模型和普通线性模型需要最强的平稳性假设，我们将其用作基线模型。广义线性模型需要较少的假设，但无法优于鞅。在实证测试中，RNN模型与其他两个模型相比表现最好，因为它会通过LSTM即时更新输入，但也不会击败鞅。此外，我们还介绍了一种在线批量算法和差异度量，以告知读者时间序列预测方法的最新研究，它不需要任何平稳性或非混合假设的时间序列数据。最后，为了将这些预测应用于实践，我们介绍了可以创造双赢和零和局面的基本交易策略。
2017-10-19 stat.ML
Predicting NVIDIA's Next-Day Stock Price: A Comparative Analysis of LSTM, MLP, ARIMA, and ARIMA-GARCH Models
Indiana University Bloomington（印第安纳大学伯明顿分校）；Baylor University（贝勒大学）；Northeastern University（东北大学）
本研究针对金融市场股价预测难题，选取AI领域核心企业NVIDIA为对象，将通过LSTM、MLP、ARIMA及ARIMA-GARCH模型的比较分析，开展次日股价预测研究。
2024-05-14 cs.LG econ.EM stat.AP
Global Neural Networks and The Data Scaling Effect in Financial Time Series Forecasting
the University of Sydney Business School（悉尼大学商学院）；UNSW Business School（新南威尔士大学商学院）
本文针对金融时间序列预测中神经网络表现不稳的问题，提出跨10,000余只全球股票汇集信息的全局估计策略，验证了数据规模与异质性对波动率预测精度的提升作用。
2025-02-20 cs.AI econ.EM q-fin.CP
An End-to-End Structure with Novel Position Mechanism and Improved EMD for Stock Forecasting
School of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机与软件学院）
针对现有股票走势预测研究忽略市场整体信息与数据高噪声的问题，提出融合市场与个股信息的注意力机制方法及改进EMD降噪算法，在美股ETF数据上表现优于现有基线。
2024-03-25 cs.AI cs.LG q-fin.ST
HIST: A Graph-based Framework for Stock Trend Forecasting via Mining Concept-Oriented Shared Information
Sun Yat-sen University（中山大学）；Microsoft Research（微软研究院）
股票趋势预测是对股票价格未来走势的预测，在投资中起着至关重要的作用。市场中的股票可以共享信息，因此它们的股票价格高度相关。最近提出了几种方法来通过股票概念挖掘共享信息（例如，技术，互联网零售）从网络中提取，以改善预测结果。然而，以往的研究假设股票和概念之间的联系是静态的，忽略了股票和概念之间的动态相关性，限制了预测结果。此外，现有的方法忽略了隐藏概念所携带的宝贵的共享信息，这些隐藏概念衡量了人工定义的股票概念之外的股票共性。为了克服以往工作的不足，我们提出了一种新的股票趋势预测框架，可以充分挖掘面向概念的共享信息，从预定义的概念和隐藏的概念。该框架同时利用股票的共享信息和个体信息来提高股票趋势预测性能。在真实任务上的实验结果表明了该框架在股票趋势预测上的有效性。投资模拟表明，我们的框架可以实现比基线更高的投资回报。
2022-01-20 cs.LG q-fin.ST
Applications of band-limited extrapolation to forecasting of weather and financial time series
本文介绍了因果外推法在预测中的实际应用。该方法和证明已被应用于模拟测量的范围内的数据可以准确地外推。真实世界的数据从澳大利亚证券交易所和澳大利亚气象局进行了测试，并与简单的线性外推相同的数据。在大多数的测试场景因果外推已被证明是更有效的预测。
2019-02-15 stat.OT
Stock Price Forecasting and Hypothesis Testing Using Neural Networks
Rice University（莱斯大学）；Department of Economics（经济学系）
在这项工作中，我们使用递归神经网络和多层感知器从历史数据中预测纽约证券交易所，纳斯达克和美国证券交易所的股票价格。我们使用不同的架构进行实验，并比较数据规范化技术。然后，我们利用这些发现，通过正式的统计检验来质疑有效市场假说。
2019-08-28 cs.LG econ.EM q-fin.ST
REST: Relational Event-driven Stock Trend Forecasting
School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院）；Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）；School of Artificial Intelligence, Sun Yat-sen University（中山大学人工智能学院）
股票趋势预测是为了预测股票未来的走势，是投资者从股票市场中寻求最大利润的关键。近年来，许多事件驱动方法利用从新闻、社交媒体和讨论板中提取的事件来预测股票趋势。然而，现有的事件驱动方法存在两个主要缺点：1）忽视了因股票依赖性而区分的事件信息的影响; 2）忽视了其他相关股票的事件信息的影响。本文提出了一种基于关系事件驱动的股票趋势预测框架，可以解决现有方法的不足。为了弥补第一个缺点，我们建议对股票上下文进行建模，并学习不同上下文下事件信息对股票的影响。为了解决第二个缺点，我们构造了一个股票图，并设计了一个新的传播层来传播相关股票的事件信息的影响。对真实数据的实验研究表明了该框架的有效性。投资模拟的结果表明，我们的框架可以实现比基线更高的投资回报率。
2021-02-19 cs.LG q-fin.ST
Application of Machine Learning in Stock Market Forecasting: A Case Study of Disney Stock
该研究以迪士尼股票为案例，基于750条记录和16项属性完成EDA、特征工程、数据准备与模型比较，并结合Fama French三因子模型，发现线性回归表现最佳。
2023-12-31 cs.LG q-fin.ST stat.AP
Robust Transformer-Based One-Step Stock Index Forecasting via Shifted Data Augmentation
Faculty of Mathematics and Statistics, Ton Duc Thang University（孙德胜大学数学与统计学院）
提出改进的Transformer架构结合余弦退火学习率调度和移位数据增强（SDA），在VN30和S&P 500指数上有效降低预测误差和波动性，优于增加模型复杂度的方法。
2026-06-16 cs.LG q-fin.ST
StockMem: An Event-Reflection Memory Framework for Stock Forecasting
Shanghai University of Finance and Economics（上海金融学院）
StockMem通过事件反射双层内存框架，有效整合事件信息与价格动态，提升股票预测的可解释性和透明度。
2025-12-02 cs.AI cs.LG
HiSA-SMFM: Historical and Sentiment Analysis based Stock Market Forecasting Model
Cloud Computing Research Center（云计算研究中心）；National Sun Yat-sen University（国立中山大学）；National Institute of Technology（国家理工学院）
建立一个国家经济的支柱之一是股票市场。多年来，人们投资于股票市场，从他们拥有的资金中赚取尽可能多的利润。因此，有一个能够准确预测未来股票价格的预测模型至关重要。在机器学习的帮助下，这不是一项不可能的任务，因为如果正确建模，各种机器学习技术可能能够提供最佳预测值。这将使投资者能够决定是否购买，出售或持有股票。本文的目的是预测未来的金融股票的公司与提高准确性。在本文中，我们提出了使用历史数据和情绪数据，通过应用LSTM来有效地预测股票价格。通过分析情绪分析领域的现有研究发现，股票价格的变动与新闻文章的发布之间存在很强的相关性。因此，在本文中，我们综合了这些因素，以更准确地预测股票价格。
2022-03-10 cs.AI cs.LG q-fin.ST
ADD: Augmented Disentanglement Distillation Framework for Improving Stock Trend Forecasting
Peking University（北京大学）；Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）
股票趋势预测已成为金融领域广泛关注的热门研究方向。虽然深度学习方法已经取得了令人鼓舞的成果，但仍然存在许多限制，例如，如何从原始股票数据中提取干净的特征。在本文中，我们介绍了一个\emph{Augmented Disentanglement Distillation (ADD)}的方法，以消除干扰功能，从噪声的原始数据。具体而言，我们提出了1）一个解纠缠结构，以分离过剩和市场信息从股票数据，以避免这两个因素干扰对方自己的预测。此外，通过在解纠缠框架上应用2）动态自蒸馏方法，还可以去除其他隐含的干扰因素。此外，由于我们的框架中的解码器模块，3）提出了一种新的策略，以增加训练样本的基础上，不同的过剩和市场的功能，以提高性能。我们对中国股票市场的数据进行了实验。结果表明，该方法显著提高了股票趋势预测性能，并通过回测提高了实际投资收益，有力地证明了该方法的有效性。
2020-12-11 cs.AI cs.LG
CSPO: Cross-Market Synergistic Stock Price Movement Forecasting with Pseudo-volatility Optimization
The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））；Cornell University（康奈尔大学）；International Digital Economy Academy (IDEA)（国际数字经济学院（IDEA））；The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））；Nanyang Technological University（南洋理工大学）；McGill University（麦吉尔大学）
针对股票市场的外生性和波动率异质性，提出跨市场协同与伪波动率优化框架CSPO，利用外部期货知识增强嵌入，并通过伪波动率动态调整优化，提升预测准确性和鲁棒性。
2025-03-26 cs.AI cs.LG
Deep Learning for Forecasting Stock Returns in the Cross-Section
Nomura Asset Management Co., Ltd.（野村资产管理有限公司）；The University of Tokyo（东京大学）
许多研究已经通过使用机器学习技术（包括神经网络）来预测股票收益。最近，一种被称为深度学习的方法在机器学习领域引起了关注，该方法主要在图像识别和语音识别中实现高性能。本文利用深度学习方法预测日本股票市场未来一个月的股票收益率，并研究了该方法的性能。我们的研究结果表明，深度神经网络通常优于浅层神经网络，最好的网络也优于代表性的机器学习模型。这些结果表明，深度学习作为一种熟练的机器学习方法，有望在横截面中预测股票收益。
2018-06-13 cs.LG q-fin.ST
Forecasting directional movements of stock prices for intraday trading using LSTM and random forests
BITS Pilani（比尔拉科学技术学院）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
我们采用随机森林和LSTM网络（更准确地说是CuDNNLSTM）作为训练方法，分析它们在预测1993年1月至2018年12月期间标准普尔500指数成分股的样本外方向性走势方面的有效性。我们引入了一个多功能的设置，不仅包括收盘价的回报，但也相对于开盘价和日内回报。作为交易策略，我们使用Krauss et al.（2017）和Fischer & Krauss（2018）作为基准。在每个交易日，我们买入概率最高的10只股票，卖空概率最低的10只股票，以获得超过市场的日内回报--所有股票的货币权重都是相同的。我们的实证结果表明，在交易成本之前，多特征设置使用LSTM网络提供了0.64%的每日回报，使用随机森林提供了0.54%的每日回报。因此，我们的表现优于Fischer & Krauss（2018）和Krauss et al.（2017）中的单一特征设置，仅包括收盘价的每日回报，LSTM和随机森林的相应每日回报分别为0.41%和0.39%。
2021-06-30 cs.LG q-fin.ST stat.ML
A Review of Large Language Models for Stock Price Forecasting from a Hedge-Fund Perspective
Hockaday School（霍卡迪学校）；Lumos Alpha（卢姆斯阿尔法）
本文综述了大型语言模型在股票预测中的应用，包括从新闻和社交媒体提取情绪、分析财务报告和电话会议记录，以及构建多智能体交易系统，并指出实践中常被忽视的问题，如情绪分析的脆弱性、数据集和时间范围设计、性能评估指标、数据泄露、流动性溢价和股价预测的局限性。
2026-04-10 cs.AI cs.LG q-fin.PR
News-Driven Stock Price Forecasting in Indian Markets: A Comparative Study of Advanced Deep Learning Models
Pegasystems India Worldwide Pvt Ltd（佩加系统印度私人有限公司）；Vardhaman College of Engineering（瓦尔达曼工程学院）；Vasavi College of Engineering（瓦萨维工程学院）；D. K. College（D.K.学院）
本研究利用印度国家银行30年历史数据，结合LSTM、Facebook Prophet、SARIMA等深度学习模型及新闻情感分析，对印度市场股票价格进行预测比较研究。
2024-10-14 cs.LG q-fin.ST
Stock Forecasting using M-Band Wavelet-Based SVR and RNN-LSTMs Models
Western Connecticut State University（西康涅狄格州立大学）
预测未来股票价值的任务一直是人们非常渴望的，尽管非常困难。这个困难来自股票的非平稳行为，没有任何明确的形式。因此，最好通过分析金融股票数据来进行预测。为了处理大数据集，目前的惯例涉及使用移动平均线。然而，利用小波变换代替移动平均去噪股票信号，金融数据可以平滑和更准确地分解。这种新转换，去噪和更稳定的股票数据可以通过非参数统计方法进行跟踪，例如支持向量回归（SVR）和基于循环神经网络（RNN）的长短期记忆（LSTM）网络来预测未来股票价格。通过这些方法的实施，人们得到了更准确的股票预测，进而增加了利润。
2019-04-17 cs.LG q-fin.CP stat.ML
Dynamic Forecasting and Temporal Feature Evolution of Stock Repurchases in Listed Companies Using Attention-Based Deep Temporal Networks
本文提出结合经济理论的动态预警系统，利用TCN和注意力LSTM捕捉财务演变模式，通过滚动窗口验证模型优于传统方法，揭示回购决策的长期和短期驱动因素。
2026-03-29 cs.AI cs.LG q-fin.ST
Forecasting Stock Market with Support Vector Regression and Butterfly Optimization Algorithm
Sharif University of Technology（谢里夫理工大学）；Khatam University（哈塔姆大学）；RiskLab Toronto（多伦多风险实验室）
支持向量回归机（SVR）在预测随机系统的未来行为方面取得了很好的效果。然而，SVR模型的性能在很大程度上取决于SVR参数的适当选择。提出了一种基于蝴蝶优化算法的BOA-SVR模型。所提出的模型的性能进行了比较，与其他11个元启发式算法的一些股票从纳斯达克。结果表明，本文提出的模型能够很好地优化支持向量回归机的参数，从预测精度和时间消耗两方面来看，确实是最好的模型之一。
2019-05-27 cs.LG cs.NE stat.ML
DoubleAdapt: A Meta-learning Approach to Incremental Learning for Stock Trend Forecasting
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
针对股票趋势预测中分布偏移导致增量更新失效的问题，本文提出双适配器端到端框架 DoubleAdapt，通过元学习联合优化数据适配与参数初始化，实现最优预测性能与较高效率。
2024-04-07 cs.AI cs.CE cs.LG
Game-Theoretic Modeling of Heterogeneous Investor Interactions for Stock Price Forecasting
School of Computer Science, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学学院）；Faculty of Engineering, Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学工程学院）
提出一种嵌入博弈论机制的异构图建模方法，通过模拟投资者动态策略交互来提升股票价格预测准确性。
2026-05-11 cs.GT cs.LG q-fin.TR
HAELT: A Hybrid Attentive Ensemble Learning Transformer Framework for High-Frequency Stock Price Forecasting
针对高频股价预测的非平稳、噪声与波动难题，提出融合ResNet降噪、时间自注意力与LSTM-Transformer混合核心的自适应集成框架HAELT，在AAPL小时级数据上取得最高F1分数，可有效识别涨跌走势。
2025-06-09 cs.AI cs.LG
Multiple-output support vector regression with a firefly algorithm for interval-valued stock price index forecasting
股票价格指数的高度准确的区间预测是在做出投资决策时成功获利的基础，它提供了一系列的值，而不是一个点估计。在这项研究中，我们研究的可能性，预测一个区间值的股票价格指数序列在短期和长期的视野，使用多输出支持向量回归（MSVR）。此外，本研究提出了一种萤火虫算法（FA）为基础的方法，建立在已建立的MSVR，用于确定参数的MSVR（简称FA-MSVR）。三个全球交易的广泛的市场指数被用来比较所提出的FA-MSVR方法与选定的同行的性能。定量和全面的评估是在统计标准，经济标准和计算成本的基础上进行的。在统计准则方面，我们比较了样本外预测的预测优度的措施和测试方法。在经济标准方面，我们用一个简单的交易策略来评估相对的预测表现。在这项研究中得到的结果表明，建议FA-MSVR方法是一个很有前途的替代预测区间值金融时间序列。
2014-01-09 cs.CE cs.LG q-fin.ST
Learning Universal Multi-level Market Irrationality Factors to Improve Stock Return Forecasting
本文提出UMI模型，通过从个股和整体市场两个层面学习市场非理性因子，利用理性价格偏差和自监督表征学习捕捉非理性行为，以改进股票收益预测。
2025-02-07 cs.LG
A two-stage architecture for stock price forecasting by combining SOM and fuzzy-SVM
Hue University（顺化大学）
提出了一种基于自组织映射（SOM）和模糊支持向量机（f-SVM）相结合的股票价格预测模型。基于统计机器学习模型的模糊规则提取是该方法的基础。在该模型中，SOM被用来作为一个聚类算法，整个输入空间划分成几个不相交的区域。对于每个分区，一组模糊规则提取的基础上的f-SVM组合模型。然后，模糊规则集被用来预测的测试数据使用模糊推理算法。所提出的方法的性能进行了比较，与其他模型使用四个数据集
2014-08-22 cs.AI cs.LG
TM-vector: A Novel Forecasting Approach for Market stock movement with a Rich Representation of Twitter and Market data
Zanjan University（赞詹大学）；Humboldt University of Berlin（柏林洪堡大学）；Sharif University of Technology（谢里夫理工大学）
本文提出TM-vector方法，融合Twitter用户特征与市场数据训练IndRNN，建模用户间及用户对市场的影响，在道琼斯30指数上实现高准确率的股市方向预测。
2023-03-13 cs.AI cs.LG cs.NA
A Study on Stock Forecasting Using Deep Learning and Statistical Models
Tula’s Institute（图拉学院）；Graphic Era (Deemed to be University)（Graphic Era（准大学））
本研究基于S&P 500指数数据，对比了ARIMA等统计模型与LSTM、CNN等深度学习模型在股票价格预测中的准确率，通过MAE等误差指标评估，发现低MAE值的模型预测更准确，有助于投资者最大化投资回报。
2024-02-08 cs.LG q-fin.ST
Online High-Frequency Trading Stock Forecasting with Automated Feature Clustering and Radial Basis Function Neural Networks
Business School, University of Edinburgh（爱丁堡大学商学院）
本文提出一种结合双重竞争特征重要性机制与k-means聚类的高频交易股票预测方法，通过将k-means引入RBFNN实现自动特征选择与聚类，在20只标普500股票上验证了其有效性，消除了手动网格搜索并提升了中间价预测效率。
2024-12-27 cs.LG q-fin.ST
StockBot 2.0: Vanilla LSTMs Outperform Transformer-based Forecasting for Stock Prices
Department of Mechanical Engineering, Stanford University, CA 94305-4040, USA（机械工程系，斯坦福大学）
StockBot 2.0通过vanilla LSTM在股票价格预测中优于基于变换器的模型，展示了递归序列模型在金融时间序列预测中的鲁棒性和数据效率。
2026-01-01 cs.CE cs.CL cs.LG
Forecasting Nigerian Equity Stock Returns Using Long Short-Term Memory Technique
University of Ibadan（伊巴丹大学）
本文利用尼日利亚证券交易所历史数据训练LSTM模型预测股票收益，实验显示准确率超过90%，并建议未来结合CNN等构建混合模型以降低单一模型风险。
2025-05-27 cs.LG q-fin.ST
CRISIS ALERT:Forecasting Stock Market Crisis Events Using Machine Learning Methods
本文利用随机森林和极端梯度提升等机器学习方法，基于75个日频市场变量预测美国股市危机事件，并通过分类指标比较发现极端梯度提升表现最佳。
2024-01-06 cs.LG q-fin.ST
ResNLS: An Improved Model for Stock Price Forecasting
The University of Sydney（悉尼大学）；The University of New South Wales（新南威尔士大学）
本文提出混合模型ResNLS，结合ResNet和LSTM，利用相邻股价依赖关系改进预测，ResNLS-5较最先进基线提升至少20%，回测显示其交易策略能规避风险并盈利。
2026-09-21 cs.AI cs.CE cs.LG
A Hierarchical conv-LSTM and LLM Integrated Model for Holistic Stock Forecasting
Birla Institute of Technology, Mesra（比拉理工学院梅萨分校）；York University（约克大学）
本文提出一种结合两级 Conv-LSTM 与 LLM 的集成模型，利用 Conv-LSTM 分析历史价格和技术指标的时间序列特征，并结合 LLM 处理金融新闻等文本的情感与上下文，以提供更准确且具丰富上下文的整体股票预测与建议。
2024-09-30 cs.AI cs.LG q-fin.ST
Regression and Forecasting of U.S. Stock Returns Based on LSTM
本文基于Fama-French三因子、Carhart四因子及五因子模型分析美国股市三个板块的投资回报，并利用LSTM模型探索额外影响因素，实证表明五因子模型有效性最佳且LSTM能更好地回归与预测相关行业股票收益。
2025-05-28 cs.LG q-fin.ST
A Hype-Adjusted Probability Measure for NLP Stock Return Forecasting
Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）
本文针对美国半导体板块股票，提出含炒作调整概率测度的NLP预测方法，通过新情绪得分方程处理新闻偏差等问题并扩展概率测度变换工具应用，提升了股票收益与波动率预测准确性。
2025-02-07 cs.LG q-fin.CP
Transformer Based Time-Series Forecasting for Stock
UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
本文针对股票价格预测难题，提出将其建模为多变量时间序列预测，并利用自研 Transformer 变体 Stockformer 的注意力机制完成分析。
2026-10-06 cs.LG q-fin.CP
Multimodal Deep Learning for Finance: Integrating and Forecasting International Stock Markets
Sejong University（世宗大学）
在当今日益国际化的经济中，国际股票市场的回报和波动溢出效应是股票动态的主要宏观经济驱动力。因此，有关外国市场的信息是预测国内股票价格的最重要因素之一。然而，国内和国外市场之间的相互关系非常复杂。因此，很难用动力学方程明确地表达这种互相关。在这项研究中，我们使用多模态深度学习开发了可以共同考虑国际市场的股票收益预测模型。我们的贡献有三个方面：（1）我们通过散点图可视化韩国和美国股票市场之间的传递信息;（2）我们在多模态深度学习的帮助下将信息纳入股票预测模型;（3）我们最终证明，与后期融合和单一模态模型相比，早期和中期融合模型实现了显着的性能提升。我们的研究表明，联合考虑国际股票市场可以提高预测精度，深度神经网络对此类任务非常有效。
2019-09-19 cs.LG q-fin.CP
Hierarchical Information-Guided Spatio-Temporal Mamba for Stock Time Series Forecasting
School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院）；Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院）；National Key Laboratory of General Artificial Intelligence（通用人工智能国家重点实验室）
针对股票预测中市场整体动态与个股关联难以兼顾的问题，提出 HIGSTM 框架，通过指数引导频率分解、分层时空建模和宏观信息引导的 Mamba 选择机制，在三个 CSI 数据集上达到最先进性能。
2025-03-14 cs.AI cs.LG
Transformers with Attentive Federated Aggregation for Time Series Stock Forecasting
Kyung Hee University（庆熙大学）
针对Transformer用于时间序列股票预测时传统训练存在的过拟合、数据稀缺与隐私问题，提出带注意力的联邦Transformer方案，在Yahoo! Finance股票数据上验证了其应对相关挑战及数据异质性的有效性，同时可保护参与企业隐私。
2024-01-22 cs.AI cs.CE cs.DC
News Sentiment Embeddings for Stock Price Forecasting
Department of Electrical \& Computer Engineering Rutgers University New Brunswick, NJ, USA Email
本文研究利用《华尔街日报》新闻标题的OpenAI文本嵌入与PCA特征提取来预测SPY日度价格走势，结合美元指数和国债收益率等数据训练390多个模型，发现新闻嵌入可至少提升40%的预测性能。
2025-06-19 cs.LG q-fin.ST
Accurate Stock Price Forecasting Using Robust and Optimized Deep Learning Models
Praxis Business School（普拉克斯商学院）
设计鲁棒的框架来精确预测股票的未来价格一直被认为是一个非常具有挑战性的研究问题。经典有效市场假说的支持者认为，由于股票价格变量的随机性，在一个有效运行的市场中，不可能准确地预测未来的价格。然而，在文献中存在着许多具有不同程度的复杂性和复杂性的命题，这些命题说明了如何设计算法和模型来对股票价格进行有效、准确和稳健的预测。我们提出了十个深度学习回归模型，用于精确和稳健地预测印度汽车行业一家关键公司股票的未来价格。使用以5分钟间隔收集的非常细粒度的股票价格，我们基于2012年12月31日至2013年12月27日的记录训练模型。使用2013年12月30日至2015年1月9日的记录对模型进行测试。我们解释了模型的设计原理，并根据预测的准确性和执行速度分析了其性能的结果。
2021-03-28 cs.LG q-fin.MF q-fin.ST
