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Xin-Rui Lu等提出CEEMDAN-SE-SSA-VMGL股价预测框架

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AI 综述

研究人员Xin-Rui Lu与Da-Qing Zhang发布CEEMDAN-SE-SSA-VMGL框架。该模型融合CEEMDAN自适应分解、样本熵聚类及波动率调制GARCH-LSTM，旨在降低股价预测误差。6231 在CSI 300、AAPL等5个序列测试中，该框架相比最佳基准模型误差降低9%至24%，相比标准LSTM降低60%至70%。Diebold-Mariano检验与回测证实其具备统计显著性及经济效用。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

最新进展10月20日 12:00
CEEMDAN-SE-SSA-VMGL 框架融合 SSA 与波动率自适应 LSTM 用于股价预测

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月20日
  1. arXiv · ML
    CEEMDAN-SE-SSA-VMGL 框架融合 SSA 与波动率自适应 LSTM 用于股价预测

    提出 CEEMDAN-SE-SSA-VMGL 框架，结合样本熵聚类、奇异谱分析和波动率调制 GARCH-LSTM，降低股价预测误差。 在 CSI 300、AAPL 等 5 个序列上，相比最佳基准模型误差降低 9% 至 24%，相比标准 LSTM 降低 60% 至 70%。 Diebold-Mariano 检验与回测证实了该框架的统计显著性及经济效用。

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