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[高分] Machine Learning for Gold Futures Forecasting: A Hybrid LSTM-Macro Factor Approach
黄金期货预测的机器学习：混合LSTM-宏观因子方法
相关领域
最优判别分析 线性判别分析 判别式 特征（语言学） 计算机科学 模式识别（心理学） 人工智能 数学 多重判别分析 统计 语言学 哲学
网址
http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117641
DOI
10.1016/j.eswa.2022.117641 doi
其它 摘要：
结合LSTM神经网络与联邦基金利率、通胀预期等宏观因子，构建混合预测模型。在2015-2021年样本外测试中，模型对COMEX黄金期货的周度收益率预测精度比传统ARIMA提升37%。
求助人
失眠的梦之 在 2025-04-30 11:11:42 发布自广西，悬赏 50 积分
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