Core Concepts
Effektive Aktienvorhersage mit MambaStock-Modell basierend auf Mamba-Modell.
Abstract
I. Einführung
Bedeutung des Aktienmarktes für die Wirtschaftsentwicklung.
Herausforderungen der Volatilität des Aktienmarktes.
Traditionelle Zeitreihenmodelle und ihre Grenzen.
II. Materialien und Methoden
Strukturiertes Zustandsraumsequenzmodell (S4) und Mamba.
III. Experimente
Vorhersageleistung von MambaStock anhand von Aktienkursdaten.
Vergleich mit anderen Methoden.
IV. Schlussfolgerungen
Bedeutung von MambaStock für präzise Aktienvorhersagen.
Stats
Empirische Studien zeigen, dass MambaStock präzise Vorhersagen liefert.
Die Modelle KF, ARIMA, ARIMA-NN, XGBoost, LSTM, BiLSTM, Transformer, TL-KF und AttCLX wurden verglichen.
Quotes
"MambaStock hat eine überlegene Leistung gezeigt, die alle verglichenen Methoden übertrifft."
"Die fortschrittliche Architektur von MambaStock kann komplexe Muster und Beziehungen in den Daten effektiv erfassen."