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公开(公告)号：CN119693141A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411775419.4
申请日：2024-12-05
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06Q40/04 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的跨周期稀疏金融时间序列波动率预测模型方法，具体实施过程如下：计算特定周期下不同波动率，建立多因素输入模型，在传统时间序列数据的基础上，结合市场情绪指标相关数据、宏观经济数据，并添加随机扰动，模拟市场的小幅振动；基于稀疏长时间序列预测框架及Transformer模型，建立优化模型，并进行模型校准和验证。本发明建立了一个更加全面的波动率预测框架，提升预测结果的准确性，帮助投资者更好地进行风险度量、金融衍生品定价和资产配置。
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