AI投研應用系列專題報告：基于NARX動態神經網絡的指數擇時策略.pdf
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- 時間：2025/09/15
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AI投研應用系列專題報告：基于NARX動態神經網絡的指數擇時策略。在金融時間序列預測領域，神經網絡架構經歷了從簡單感知向復雜時序建模的重要演進。 早期循環神經網絡（RNN）首次引入隱狀態記憶機制，但存在梯度消失/爆炸問題，難以捕獲 長期依賴。隨后長短期記憶網絡（LSTM）及其變體門控循環單元（GRU）通過門控設計較好地解 決了長期依賴問題，成為多年來的主流時序建模方案。近年來，時序卷積網絡（TCN）依托因果 膨脹卷積結構實現了更高效的并行計算與長期依賴建模；而源于自然語言處理的Transformer模 型，也憑借自注意力機制在長序列預測中展現出顯著潛力。 在此背景下，帶外部輸入的非線性自回歸網絡（NARX）以其獨特的結構設計和良好的可解釋 性，為多變量金融時間序列預測提供了一個直觀而有力的工具。
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