金点财经

一、引言随着人工智能技术的飞速发展基于Transformer架构的股票价格预测新方法，金融领域的数据预测问题逐渐受到广泛关注。股票价格预测作为金融预测的核心问题之一，对于投资决策和风险规避具有重要意义。然而，股票价格受到多种因素影响，如宏观经济形势、行业发展趋势、公司财务状况等，这些因素具有高度非线性和动态性。针对这一问题，本文提出了一种基于Transformer架构的股票价格预测新方法。该方法旨在利用Transformer模型强大的特征提取和序列建模能力，提高股票价格预测的准确性和稳定性。二、相关工作近年来，许多研究者开始尝试将深度学习技术应用于股票价格预测领域。传统的机器学习模型如线性回归、支持向量机等在面对高维、非线性金融数据...