
본 연구는 VMD-MIC+FE 특징 엔지니어링, DS 인코더 인포머 아키텍처, GC 강화 Adam 최적화 알고리즘 및 동적 손실 함수 등의 혁신적인 기술을 통해 장기 금융 시계열 예측 성능을 크게 향상시킨 새로운 모델인 Enhanced LFTSformer를 제안한다.


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장기 금융 시계열 예측을 위한 향상된 LFTSformer: 고급 특징 엔지니어링과 DS 인코더 인포머 아키텍처를 활용한 새로운 모델


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제안된 모달리티 인식 트랜스포머 모델은 텍스트 데이터와 시계열 데이터를 효과적으로 활용하여 금융 시계열을 정확하게 예측할 수 있다.


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금융 시계열 예측을 위한 모달리티 인식 트랜스포머
