transformer 股票预测
时间: 2023-08-25 21:07:26 浏览: 147
Transformer是一种用于序列建模的深度学习模型。它是基于自注意力机制的神经网络结构,能够捕捉序列中的长距离依赖关系。在股票预测中,Transformer可以用来学习序列数据中的模式和趋势,从而进行未来股票价格的预测。
引用中提到了如何搭建一个基于Transformer的简单预测模型,并将其用于股票价格预测。你可以参考该文章的代码来实现这个模型。
引用中提到了NSTransformer模型,它是一篇名为《Non-stationary Transformers: Exploring the Stationarity in Time Series Forecasting》的论文所介绍的模型。该模型在解决其他方法平稳化处理问题的同时,通过引入序列平稳化和去平稳化注意力机制,实现了对预测性能的大幅提升。
综上所述,Transformer模型可以应用于股票预测中,NSTransformer则是基于Transformer模型的一个改进版本,旨在提升预测性能。你可以参考引用中提供的链接来获取NSTransformer的原始代码,并使用它来进行股票价格的预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [大幅提升预测性能,将NSTransformer用于股价预测](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/129253247)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【python量化】将Transformer模型用于股票价格预测](https://blog.csdn.net/xff123456_/article/details/123898259)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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