On-line conformalized neural networks ensembles for probabilistic forecasting of day-ahead electricity prices
CNR（国家研究委员会）；University of Parma（帕尔马大学）
本文提出一种在线共形化神经网络集成方法，通过共形推断与在线重校准提升日前电价概率预测的小时覆盖率与概率评分稳定性。
2024-06-10 cs.LG
Is your forecaster smarter than an energy engineer: a deep dive into electricity price forecasting
KU Leuven（鲁汶大学）
在过去几年中，电价预测领域取得了重大进展，包括开发新的、更准确的预测模型。这些模型利用先前观察到的数据中的统计关系来预测未来;然而，缺乏解释这些模型的分析，这限制了它们在关键基础设施中的现实适用性。在本文中，使用来自比利时电力市场的数据，我们探索了一种最先进的预测模型，以了解其预测在更一般的环境中是否值得信赖，而不是在有限的环境中进行训练。如果模型在极端条件下的预测不佳，或者其预测与现实不一致，则在现实世界中无法依赖这些预测用于下游决策活动。我们的研究结果表明，尽管总体上足够准确，但即使是最先进的预测也难以与现实保持一致。
2022-09-22 cs.LG
From Distributional to Quantile Neural Basis Models: the case of Electricity Price Forecasting
CNR, Institute of Intelligent Industrial Technologies and Systems for Advanced Manufacturing（CNR，智能工业技术与系统研究所）
该研究提出Quantile Neural Basis Model，将分位数广义可加模型的可解释性融入端到端神经网络，无需参数化分布假设，在电力价格预测中实现了与现有神经网络相当的性能并提供了模型行为见解。
2025-09-17 cs.LG
Trend-Adjusted Time Series Models with an Application to Gold Price Forecasting
本文提出TATS模型，通过趋势调整提升时间序列预测精度，应用于黄金价格预测并优于LSTM和Bi-LSTM模型。
2026-01-27 cs.LG
Beyond One-Step-Ahead Forecasting: Evaluation of Alternative Multi-Step-Ahead Forecasting Models for Crude Oil Prices
准确预测长期未来的原油价格是一个挑战，对政府、企业和投资者都有很大的兴趣。本文提出了一种基于经验模态分解（EMD）的改进混合模型，该模型基于前馈神经网络（FNN）建模框架，结合基于斜率的方法（SBM），能够捕捉原油价格的复杂动态。三种常用的多步提前预测策略，包括迭代策略，直接策略，和MIMO（多输入多输出）的策略，在文献中提出的，检查和比较，并确定了实际的考虑因素，为多步提前预测原油价格的预测策略的选择。WTI（西德克萨斯中质原油）现货价格的每周数据被用来比较EMD-SBM-FNN建模框架下的替代模型与选定的同行的性能。根据预测精度和计算成本进行定量和综合评估。在这项研究中得到的结果表明，建议的EMD-SBM-FNN模型使用MIMO策略是最好的预测精度与认可的计算负荷。
2014-01-08 cs.AI cs.LG
Foundation models for electricity price forecasting and battery arbitrage: Can they replace market-specific forecasting models?
Wrocław University of Science and Technology（弗罗茨瓦夫科技大学）；Aarhus University（奥胡斯大学）
该研究对比9种基础模型变体与两种电价预测基准，发现TabPFN模型统计表现最优但经济价值受策略影响，得出基础模型无法普遍替代特定市场模型的结论。
2026-09-02 cs.LG econ.EM
Power Market Price Forecasting via Deep Learning
GEIRI North America（北美全球能源互联网研究院）；University of Minnesota Twin Cities（明尼苏达大学双城分校）
提出了一种基于深度学习的电力市场电价预测方法。LSTM（长短期记忆）神经网络是最成功的深度学习框架之一。在这项研究中使用的每小时价格数据从新英格兰和PJM日前市场。首先，制定并训练LSTM网络。然后对原始输入和输出数据进行单位尺度的预处理，并在不同输入长度、预测期和数据规模下对训练好的网络在真实价格数据上进行测试。它的性能也与其他现有的方法进行了比较。预测结果表明，LSTM深度神经网络在不同的应用环境下都能较好地解决这一问题。
2018-10-23 cs.LG stat.ML
A Market-Rule-Informed Neural Network for Efficient Imbalance Electricity Price Forecasting
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；Austrian Institute of Technology（奥地利技术研究院）；London Business School（伦敦商学院）；University of Technology Sydney（悉尼大学）；The Chinese University of Hongkong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳））
本文提出一种融合市场规则的神经网络框架，用于高效预测不平衡电力价格，通过减少训练参数和时间实现更可持续的工业能源交易预测。
2026-05-09 cs.LG q-fin.CP
Liquid Neural Network Models for Natural Gas Spot Price Time-Series Forecasting
Department of Data Science, Columbia University（哥伦比亚大学数据科学系）
本文提出利用液体神经网络改进天然气现货价格短期预测，以应对市场波动和非平稳性挑战，提升能源交易和电力市场决策支持。
2026-04-24 cs.AI cs.LG
Bayesian Hierarchical Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity Prices
Computational Statistics and Data Analysis, Institute of Mathematics, University of Augsburg（计算统计与数据分析研究所，数学学院，乌尔姆大学）
本研究首次对德国日内电力价格进行贝叶斯分层概率预测，采用OMP和正则化先验处理协变量，在2022年高波动数据上验证，相比基准和LASSO显著提升预测精度。
2024-11-27 cs.LG stat.AP
Wholesale Electricity Price Forecasting using Integrated Long-term Recurrent Convolutional Network Model
University of Houston（休斯顿大学）
电价是影响市场参与者决策的关键因素。准确预测电价是非常重要的，也是非常具有挑战性的，因为电价是高度波动的，由于各种因素。本文提出了一种集成的长期递归卷积网络（ILRCN）模型来预测电价，考虑到大多数贡献的属性作为输入的市场价格。所提出的ILRCN模型结合了卷积神经网络和长短期记忆（LSTM）算法的功能以及所提出的新颖的条件误差校正项。组合ILRCN模型可以识别输入数据内的线性和非线性行为。我们使用ERCOT批发市场价格数据以及休斯顿地区的负荷分布、温度和其他因素来说明所提出的模型。建议ILRCN电价预测模型的性能进行了验证，使用性能/评估指标，如平均绝对误差和准确性。算例分析表明，与支持向量机模型、全连接神经网络模型、LSTM模型和不带条件误差修正阶段的LRCN模型相比，该模型具有更高的预测精度和更高的预测效率.
2021-12-23 cs.LG cs.SY eess.SY
Multivariate Forecasting of Crude Oil Spot Prices using Neural Networks
Oregon State University（俄勒冈州立大学）；University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校）
原油是世界上大多数发达经济体的主要组成部分。准确地预测和理解原油价格的行为对经济学家、分析师、预测师和交易员都很重要。原油价格在过去十年中有所下降，目前正处于稳定阶段;但这种稳定会持续下去吗？本文是一个实证研究，探讨如何利用多变量分析来预测原油现货价格使用神经网络。使用神经网络的概念显示出很有希望的潜力。一个非常简单的神经网络模型能够与ARIMA模型（时间序列预测的最先进模型）相媲美。使用更大数据集的高级神经网络模型可以在未来用于将该概念验证扩展到全尺度框架。
2018-11-21 cs.LG stat.ML
Predictive Accuracy of a Hybrid Generalized Long Memory Model for Short Term Electricity Price Forecasting
Institute of High Commercial Studies of Sousse (IHEC)（苏塞高等商业学院（IHEC））
准确的电价预测是市场参与者的主要管理目标，因为它代表了市场参与者利润最大化的基本基础。然而，电力是一种不可储存的商品，电价受一些社会和自然因素的影响，这使得电价预测具有挑战性。本研究探讨了一种新的混合模型的预测性能的基础上的广义长记忆自回归模型（k因子GARMA），Gegenbauer广义自回归条件异方差（G-GARCH）过程，小波分解，局部线性小波神经网络（LLWNN）优化使用两种不同的学习算法，反向传播算法（BP）和粒子群优化算法（PSO）。所提出的模型的性能进行评估使用的数据从北池电力市场。此外，它与其他一些参数和非参数模型进行了比较，以证明其鲁棒性。实验结果表明，该方法的性能优于其他竞争技术。
2022-04-18 cs.LG q-fin.ST
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
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
Multistep Brent Oil Price Forecasting with a Multi-Aspect Meta-heuristic Optimization and Ensemble Deep Learning Model
University of Verona（维罗纳大学）
针对原油价格预测中超参数敏感和外部因素影响的问题，提出集成五种神经网络并利用灰狼优化在特征选择、数据准备、模型训练和预测融合四个层面优化的混合方法，在布伦特原油数据上实现MSE 0.000127。
2024-12-14 cs.AI cs.CE cs.LG
District Wise Price Forecasting of Wheat in Pakistan using Deep Learning
National University of Sciences and Technology（国立科技大学）；Information Technology University (ITU)（信息技术大学（ITU））
小麦是巴基斯坦的主要农作物，是几乎每个巴基斯坦家庭的主食需求，使其成为该国的主要战略商品，其供应和负担能力是政府的主要优先事项。小麦粮食供应可能受到多种因素的极大影响，包括但不限于生产，消费，金融危机，通货膨胀或市场波动。政府通过特定的政策和监测安排确保粮食安全，保持穷人的购买平价。如果进行动态分析以根据某些当前因素估计未来产量，则可以使这种安排更加有效。未来商品定价的规划是通过预测其未来价格来实现的。本文提出了一种小麦价格预测方法，该方法使用过去几年小麦价格的价格，天气，生产和消费趋势，并借助先进的神经网络架构长短期记忆（LSTM）网络进行分析。与其他传统的机器学习和统计时间序列分析方法相比，所提出的方法提出了显着改善的结果。
2021-03-05 cs.AI cs.LG
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
Multimodal Forecasting for Commodity Prices Using Spectrogram-Based and Time Series Representations
Impactive AI
本文提出SEMF方法，结合频谱和时间序列表示，提升多变量时间序列预测的准确性与鲁棒性，通过多模态融合和频谱编码在多个商品价格预测任务中优于七种基线模型。
2026-03-28 cs.AI cs.LG
Deep Convolutional Neural Network Model for Short-Term Electricity Price Forecasting
National Central University（国立中央大学）；National Pingtung University（国立屏东大学）；Jiangxi University of Science and Technology（江西理工大学）
在现代电力市场中，电力交易是一个竞争异常激烈的行业。更准确的价格预测对于帮助电力生产商和交易商做出更好的决策至关重要。在本文中，一种新的方法，卷积神经网络（CNN）提出了快速提供小时预测在能源市场。为了提高预测精度，我们将全年电价数据按季节分为四类，分别对每一类进行训练和预测。通过与现有方法的比较，我们发现所提出的模型取得了优异的效果，每类的平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）分别约为5.5%和3。
2020-03-12 cs.LG cs.NE eess.SP
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
Anomaly Detection in California Electricity Price Forecasting: Enhancing Accuracy and Reliability Using Principal Component Analysis
U.S. Department of Energy（美国能源部）；SAS Institute（SAS研究所）
本研究针对加州电网电价预测的复杂数据与异方差挑战，结合PCA、RPCA及SAS稀疏矩阵离群点去除方法优化特征，构建回归模型，显著提升日前电价预测准确性，助力可再生能源并网与电网管理。
2024-11-25 cs.AI cs.ET cs.LG
Probabilistic Forecasting of Day-Ahead Electricity Prices and their Volatility with LSTMs
Forschungszentrum Jülich（于利希研究中心）；Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院）；Norwegian University of Life Sciences（挪威生命科学大学）
针对俄乌冲突后欧洲电价暴涨且波动剧烈的问题，提出一种基于LSTM的日前电价概率预测模型，通过联合预测均值与标准差实现概率输出，结合超统计学验证其可准确复现电价及波动率。
2023-10-05 cs.LG physics.data-an physics.soc-ph
Conformal Prediction for Electricity Price Forecasting in the Day-Ahead and Real-Time Balancing Market
University College Cork（科克大学学院）；International Energy Research Centre（国际能源研究中心）；Tyndall National Institute（廷德尔国家研究所）；University of Edinburgh（爱丁堡大学）；SFI Insight Centre for Data Analytics（SFI数据洞察中心）
本文针对可再生能源并网带来的电价预测难题，提出结合分位数回归与时间序列保形预测的集成方法，在日前和平衡市场中实现更窄且覆盖更可靠的预测区间，并通过电池储能交易模拟验证其提升收益的实际价值。
2025-02-07 cs.AI 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
Neural networks in day-ahead electricity price forecasting: Single vs. multiple outputs
Wrocław University of Science and Technology（弗罗茨瓦夫科技大学）；Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；Energyville（能源城）；Flemish Institute for Technological Research (VITO)（弗拉芒技术研究院）
人工智能和机器学习方法领域的最新进展导致其在文献中的受欢迎程度显著增加，包括电价预测。所述方法覆盖非常广泛的范围，从决策树，通过随机森林到各种人工神经网络模型和混合方法。在电价预测中，神经网络是最流行的机器学习方法，因为它们为经过良好测试的线性回归模型提供了非线性对应物。然而，它们的应用并不简单，需要考虑多种实施因素。其中一个因素是网络的结构。本文对使用深度神经网络时两种最常见的结构进行了全面比较-一种是分别关注一天中的每个小时，另一种是反映每日拍卖结构和价格模型向量。结果表明，使用后者的显着的准确性优势，从五个不同的电力交换的数据证实。
2020-08-18 cs.LG q-fin.ST stat.AP
Machine Learning Algorithms for Financial Asset Price Forecasting
University of Oxford（牛津大学）；Saïd Business School（赛德商学院）
本文探讨了机器学习（ML）算法和技术的性能，可用于金融资产价格预测。资产价格和收益的预测和预测仍然是量化金融和从业人员面临的最具挑战性和最令人兴奋的问题之一。近年来生成和捕获的数据大量增加，为利用机器学习算法提供了机会。这项研究直接比较和对比了现代机器学习算法在高性能计算（HPC）基础设施上的最新实现与传统和高度流行的资本资产定价模型（CAPM）在美国股票数据上的实现。实施的机器学习模型-在整个股票宇宙的时间序列数据上训练（除了外部宏观经济变量）显着优于CAPM的样本外（OOS）测试数据。
2020-03-31 cs.LG econ.EM q-fin.ST
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
Deep Time-Series Models Meet Volatility: Multi-Horizon Electricity Price Forecasting in the Australian National Electricity Market
School of Information Systems and the Energy Transition Centre, Queensland University of Technology（信息系统学院和能源转型中心，昆士兰理工大学）
本文提出了一种多时间跨度电力价格预测框架，评估了最先进的深度时间序列模型在澳大利亚电力市场中的表现，揭示了模型在高波动环境下的性能缺陷。
2026-02-13 cs.AI cs.LG
Stealing profits: Spread-based temporal hierarchy forecasting for day-ahead electricity markets
Wrocław University of Science and Technology（弗罗茨瓦夫理工大学）；Indicio Technologies AB（因迪西奥科技公司）
本研究提出时序层次预测框架，通过协调小时电价与日内价差预测，在欧洲两市场提升精度达19.7%、利润达10.4%，并揭示统计精度提升未必带来经济决策改善。
2026-09-22 cs.LG econ.EM q-fin.ST
Forecasting Crude Oil Price Using Event Extraction
Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学）
由于原油价格预测对全球经济的重要影响，其研究受到了学者和决策者的极大关注。除了供求关系外，原油价格在很大程度上还受到经济发展、金融市场、冲突、战争和政治事件等各种因素的影响。大多数以前的研究把原油价格预测作为一个时间序列或计量经济变量预测问题。虽然近年来有研究考虑到实时新闻事件的影响，但这些工作主要是使用原始的新闻标题或主题模型来提取文本特征，而没有深入探讨事件信息。在这项研究中，一个新的原油价格预测框架，AGESL，提出了处理这个问题。在我们的方法中，一个开放的领域事件提取算法被用来提取潜在的相关事件，和文本情感分析算法被用来提取情感从海量新闻。在此基础上，构建了一个综合新闻事件特征、情感特征和历史价格特征的深度神经网络，对未来原油价格进行预测。在西德克萨斯中质油（WTI）原油价格数据上进行了实证实验，结果表明，与几种基准方法相比，该方法具有更好的性能。
2021-11-14 cs.AI cs.CL cs.LG
GEFCOM 2014 - Probabilistic Electricity Price Forecasting
Budapest University of Technology and Economics（布达佩斯技术与经济大学）
能源价格预测是多步时间序列预测领域中的一个重要而又困难的课题。在本文中，我们比较了一个众所周知的和既定的方法，ARMA与一个相对较新的技术梯度提升回归的外生变量。该方法在2014年全球能源预测竞赛的数据上进行了测试，并进行了为期一年的滚动窗口预测。实验结果表明，多模型方法在误差度量方面表现得更好。梯度提升可以处理季节性和自相关的开箱即用，并在真实世界数据上实现较低的归一化平均绝对误差率。
2015-06-23 cs.CE cs.LG stat.AP
Bitcoin Price Forecasting Based on Hybrid Variational Mode Decomposition and Long Short Term Memory Network
School of Mathematical and Statistical Science, College of Sciences, University of Texas Rio Grande Valley（数学与统计科学学院，科学学院，德克萨斯理工大学里奥格兰德谷分校）
针对比特币价格频繁波动问题，提出VMD分解价格序列并用LSTM分别建模各IMF后聚合预测的混合方法，实验表明其在RMSE、MAE和R2上均优于标准LSTM，可可靠预测30天价格。
2025-09-11 cs.LG q-fin.ST
Recurrent Neural Networks with Linear Structures for Electricity Price Forecasting
University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡- Essen大学）
本文提出了一种结合线性结构和递归神经网络的电力价格预测模型，通过提高计算效率和可解释性，在准确性上比现有方法提升了11%。
2026-01-28 cs.LG stat.ML
Not All News Is Equal: Topic- and Event-Conditional Sentiment from Finetuned LLMs for Aluminum Price Forecasting
International Business School, Zhejiang University（浙江大学国际商学院）；Center for Data Science, Zhejiang University（浙江大学数据科学中心）；Centre for Human Genetics, Nuffield Department of Medicine, Oxford University（牛津大学纳菲尔德医学部人类遗传学中心）；School of Medicine, Zhejiang University（浙江大学医学院）；Bielefeld School of Business, Hochschule Bielefeld (HSBI) - University of Applied Sciences and Arts（比勒费尔德应用科学大学比勒费尔德商学院）
本文研究了微调LLM在铝价预测中的情绪提取效果，通过整合新闻数据与传统数据，发现LSTM模型在高波动时期表现更优，提升了预测性能和经济价值。
2026-03-31 cs.AI cs.LG
Probabilistic intraday electricity price forecasting using generative machine learning
Institute of Statistics, Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄技术大学统计研究所）；Heidelberg Institute for Theoretical Studies（海德堡理论研究所）；Department of Mathematics and Computer Science, Marburg University（马堡大学数学与计算机科学系）；Department of Operations Research and Business Intelligence, Wrocław University of Science and Technology（波兹南大学 of Science and Technology 运筹学与商业智能系）
提出一种生成式神经网络模型用于日内电价的概率路径预测，并基于该预测构建交易策略，在统计指标与实际经济收益上均优于基准方法。
2025-05-28 cs.LG stat.AP stat.ML
Deep Video Prediction for Time Series Forecasting
J. P. Morgan AI Research（摩根大通人工智能研究院）
时间序列预测是许多领域决策的基础。在这项工作中，我们解决了预测多个潜在的相互作用的金融资产之间的价格演变的挑战。解决这一问题对政府、银行和投资者来说显然很重要。自回归积分滑动平均（ARIMA）等统计方法被广泛应用于这些问题。在本文中，我们提出了一种新的方法，通过视频预测的经济时间序列预测的多个金融资产。考虑到多个潜在相互作用的金融资产的过去价格，我们的目标是预测未来的价格演变。我们没有将每个时间点的价格快照视为向量，而是将这些价格在2D空间中布局为图像，这样我们就可以利用CNN的力量来学习这些金融资产的潜在表示。因此，这些价格的历史变成了一系列图像，我们的目标变成了预测未来的图像。我们建立在一个国家的最先进的视频预测方法来预测未来的图像。我们的实验涉及在美国股票市场交易的九种金融资产的价格演变的预测任务。所提出的方法优于基线，包括ARIMA，Prophet和所提出的方法的变体，证明了在经济时间序列预测问题中利用CNN的力量的好处。
2021-11-03 cs.CV cs.LG econ.EM
Forecasting the Intra-Day Spread Densities of Electricity Prices
London Business School（伦敦商学院）
电力交易商、仓储和电动汽车运营商对日内价差感兴趣。本文制定了动态密度函数，基于偏T和类似的表示，模型和预测德国的电力价格之间的价差不同的时间的一天，揭示了在一天前的拍卖。密度函数的四个规格是动态的，并取决于外部驱动程序，从而允许密度的位置，规模和形状参数，以每小时响应天气和需求预测等因素。每个价差的最佳拟合和预测规格是根据弹球损失函数选择的，遵循累积分布函数的封闭形式解析解。
2020-02-20 cs.LG econ.EM stat.AP
Forecasting Commodity Prices Using Long Short-Term Memory Neural Networks
AKADEMIYA2063（2063学院）；International Food Policy Research Institute（国际食物政策研究所）
本文应用递归神经网络（RNN）方法对棉花和石油价格进行预测。我们展示了这些来自机器学习的新工具，特别是长短期记忆（LSTM）模型，如何补充传统方法。我们的研究结果表明，机器学习方法与数据拟合得相当好，但在样本预测方面，并没有系统地优于自回归综合移动平均（ARIMA）模型等经典方法。然而，平均预测从两种类型的模型提供更好的结果相比，任何一种方法。与ARIMA和LSTM相比，棉花平均预测的均方根误差（RMSE）分别低0.21%和21.49%。对于石油，预测平均并没有提供RMSE方面的改善。我们建议使用预测平均法，并将我们的分析扩展到广泛的商品价格。
2021-01-15 cs.LG q-fin.ST
A clustering approach to time series forecasting using neural networks: A comparative study on distance-based vs. feature-based clustering methods
Jet Propulsion Laboratory（喷气推进实验室）
时间序列预测最近得到了很多关注，这是因为许多现实世界的现象可以建模为时间序列。大量的数据和计算机处理能力的最新进展使研究人员能够开发更复杂的机器学习算法，如神经网络来预测时间序列数据。在本文中，我们提出了各种神经网络架构来预测的时间序列数据使用的动态测量，此外，我们介绍了各种架构如何结合静态和动态测量预测。我们还调查了执行技术，如异常检测和聚类预测精度的重要性。我们的研究结果表明，聚类可以提高整体的预测时间，以及提高神经网络的预测性能。此外，我们表明，基于特征的聚类可以优于基于距离的聚类的速度和效率。最后，我们的研究结果表明，增加更多的预测因子来预测目标变量并不一定会提高预测精度。
2021-03-31 cs.LG stat.ML
Forecasting significant stock price changes using neural networks
Canadian University Dubai（加拿大迪拜大学）
股票价格预测是一个内容丰富的研究课题，引起了各个科学领域的兴趣。最近机器学习在语音和图像识别方面的成功促使研究人员将这些方法应用于资产价格预测。大多数文献都致力于预测实际资产价格或价格走势。在本文中，我们研究了一个迄今为止很少探索的问题，预测股票价格的重大变化的基础上，以前的变化，使用机器学习算法。我们特别感兴趣的是在给定的上下文中的神经网络分类器的性能。为此，我们构建并测试了三个神经网络模型，包括多层感知器，卷积网络和长短期记忆网络。作为基准模型，我们使用随机森林和相对强度指数方法。使用美国四家主要上市公司的10年每日股价数据对模型进行了测试。测试结果表明，预测股票价格的显着变化，可以实现具有较高的准确度。特别是，我们获得了比预测价格变化方向的类似研究更好的结果。
2019-11-21 cs.LG q-fin.TR stat.ML
FinBERT-BiLSTM: A Deep Learning Model for Predicting Volatile Cryptocurrency Market Prices Using Market Sentiment Dynamics
FinBERT-BiLSTM模型结合双向LSTM与FinBERT，利用市场情绪动态提升加密货币价格预测精度，为投资者提供更可靠的决策支持。
2024-11-02 cs.LG q-fin.TR
Day-Ahead Electricity Price Forecasting for Volatile Markets Using Foundation Models with Regularization Strategy
本文提出一种正则化策略，利用基础模型在波动市场中提升电力价格预测的准确性。
2026-02-05 cs.AI cs.LG
Hybrid Kolmogorov-Arnold Network and XGBoost Framework for Week-Ahead Price Forecasting in Australia's National Electricity Market
Department of Data Science and AI, Faculty of IT, Monash University, Australia（数据科学与人工智能系，IT学院，墨尔本大学，澳大利亚）；School of Electrical Engineering and Computer Science, University of Queensland, Australia（电气工程与计算机科学学院，昆士兰大学，澳大利亚）；Monash Energy Institute, Monash University, Australia（墨尔本能源研究所，墨尔本大学，澳大利亚）
本文提出了一种混合 KAN+XGBoost 框架，用于预测澳大利亚国家电力市场的周 ahead 电价，该框架结合了 Kolmogorov-Arnold 网络的全局非线性表示能力和 XGBoost 的局部鲁棒性，以捕捉长期依赖和短期价格波动，实验表明该模型在 MAE 上比 XGBoost 和 naive 基线模型分别减少了 12% 和 50% 以上。
2026-05-21 cs.CE cs.LG
Machine Learning for Forecasting Mid Price Movement using Limit Order Book Data
Aristotle University of Thessaloniki（塞萨洛尼基亚里士多德大学）；Tampere University of Technology（坦佩雷理工大学）；Aarhus University（奥胡斯大学）
预测股票价格的走势是金融市场分析中最具挑战性的问题之一。在本文中，我们使用机器学习（ML）算法来预测未来的价格变动，使用限价订单簿数据。两组不同的特征被组合和评估：基于原始订单簿数据的手工特征和通过ML算法提取的特征，从而产生具有高度可变维度的特征向量。三个分类器进行评估，使用这些功能集的组合在两个不同的评估设置和三个预测方案。尽管限价订单的大规模和高频率性质带来了一些挑战，但所进行的实验的范围和实验结果的重要性表明，机器学习非常适合这项任务，为该领域的未来研究开辟了道路。
2019-04-08 cs.CE cs.LG stat.ML
Forecasting Cryptocurrency Prices using Contextual ES-adRNN with Exogenous Variables
Czestochowa University of Technology（琴斯托霍瓦工业大学）
本文提出结合指数平滑与带注意力扩张循环单元的分层扩张RNN的混合上下文模型，利用外生变量和代表性序列信息动态调整预测，生成加密货币多时间跨度的点预测与区间预测，在15种加密货币数据集上与统计及机器学习模型对比。
2025-04-11 cs.AI cs.LG
A Data-driven Deep Learning Approach for Bitcoin Price Forecasting
Technische Universität Darmstadt（达姆施塔特工业大学）
针对比特币历史数据难以增强的问题，提出基于特征工程的浅层Bi-LSTM模型预测日收盘价，实验证明其优于其他流行预测模型。
2023-10-27 cs.AI cs.LG eess.SP
Sub-City Real Estate Price Index Forecasting at Weekly Horizons Using Satellite Radar and News Sentiment
Ozyegin University（奥兹根大学）
本文通过结合卫星雷达与新闻情绪数据，实现了下辖城市房地产价格指数的周频预测，显著提升了长期预测的准确性。
2026-02-20 cs.LG q-fin.ST
Regression Models Meet Foundation Models: A Hybrid-AI Approach to Practical Electricity Price Forecasting
School of Software, BNRist Tsinghua University（软件学院，北京理工大学）；Suzhou Industrial Park Xingzhixun CS Co., Ltd.（苏州工业园区星讯CS公司）
本文提出FutureBoosting方法，通过整合时间序列基础模型生成的预测特征，提升回归模型在电价预测中的性能，实现MAE降低超过30%。
2026-03-06 cs.AI cs.LG
Comparison of different Artificial Neural Networks for Bitcoin price forecasting
KIT（卡尔斯鲁厄理工学院）
本研究探讨了使用人工神经网络预测加密货币收益率时不同序列长度对准确性的影响，通过设定MAE阈值过滤微小收益率并比较四种不同时间序列长度，揭示了序列长度对预测准确性的影响及优化潜力。
2024-07-25 cs.AI cs.LG
Forecasting Day-Ahead Electricity Prices in the Integrated Single Electricity Market: Addressing Volatility with Comparative Machine Learning Methods
School of Electronics, Electrical Engineering and Computer Science, Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学电子、电气工程与计算机科学学院）
本研究针对爱尔兰综合单一电力市场的高波动日前电价，对比传统机器学习与神经网络模型及不同训练周期的预测效果，明确了欧盟气价等关键特征的重要性及可再生能源对电价的压低作用。
2024-08-10 cs.AI cs.LG cs.SY
OrderFusion: Encoding Orderbook for End-to-End Probabilistic Intraday Electricity Price Forecasting
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；Austrian Institute of Technology（奥地利技术研究院）；RWTH Aachen（亚琛工业大学）；London Business School（伦敦商学院）；University of Oxford（牛津大学）；Squirrel AI（Squirrel AI公司）；Tsinghua University（清华大学）
本文提出OrderFusion方法，通过端到端概率模型学习订单簿的交互结构，改进日内电价预测，通过分层量化估计避免量化交叉问题。
2026-05-09 cs.AI cs.LG q-fin.CP
Empirical evaluation of Time Series Foundation Models for Day-ahead and Imbalance Electricity Price Forecasting in Belgium
ELECTA-ESAT (KU Leuven)（ELECTA-ESAT（比利时列日大学））；Gridual Leuven, Belgium（Gridual（比利时列日））；Leuven, Belgium（列日，比利时）；KU Leuven（比利时列日大学）
本文评估了时间序列基础模型在比利时日前提前和不平衡电力价格预测中的应用，发现Chronos-2在ARX模式下表现最佳，其在日前提前市场中的预测误差比其他方法低5%，但在不平衡市场中误差较高，但模型仍表现出真正的零样本预测能力。
2026-05-16 cs.LG cs.SY eess.SY
Ensemble Forecasting for Intraday Electricity Prices: Simulating Trajectories
University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡-埃森大学）
最近关于点电价预测的研究表明，每小时德国日内连续市场是弱式有效的。因此，我们采取了一种新颖的、先进的方法来解决这个问题。通过模拟每个交易窗口中的轨迹来执行每小时日内电价的概率预测，以接收真实的集合，从而允许更有效的日内交易和重新调度。一个广义的加法模型被拟合到价格差，假设它们遵循零膨胀分布，确切地说是狄拉克分布和学生t分布的混合。此外，使用具有套索惩罚的高维逻辑回归估计混合项。我们使用i.a.对序列的期望值和波动率进行建模。自回归和无交易效应或负荷、风能和太阳能发电预测，并考虑到例如到期时间的非线性。使用滚动窗口预测研究的样本内特性和预测性能进行了分析。多个版本的模型进行了比较，几个基准模型，并使用概率预测措施和显着性检验进行评估。该研究旨在预测德国日内连续市场在最后3小时交易中的价格分布，但该方法可以应用于其他连续市场，特别是欧洲市场。结果证明了混合模型的优越性，从波动率的建模中获得最多的基准。它们还表明，XBID的引入降低了市场波动。
2020-08-29 cs.LG cs.SY econ.EM
