transformer股票预测

Transformer是一种基于注意力机制的序列到序模型，在自然言处理中取得了著的成果。最近，有人将Transformer应用于股票预测中，取得了一定的效果。搭建一个基于Transformer的股票预测模型可以通过使用PyTorch框架来实现。在这个模型中，我们可以采用真实的股票数据进行训练和测试来评估其预测效果。这篇文章提供了一个简单的demo，帮助读者了解如何构建一个基本的Transformer模型，并提供了代码供读者参考[1]。当然，这只是一个起点，还有许多改进的地方，例如使用更多有意义的输入数据，优化模型的组件等。此外，还有更先进的Transformer模型可以尝试应用于股票预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【python量化】将Transformer模型用于股票价格预测](https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/122711114)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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