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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권희석 (부산대학교) 이민혁 (부산대학교)
저널정보
한국경영과학회 경영과학 經營科學 第40卷 第2號
발행연도
2023.6
수록면
97 - 112 (16page)
DOI
10.7737/KMSR.2023.40.2.097

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2023

Wavelet Transform LSTM과 Multi-Head Attention의 결합모형을 이용한 주가 지수 예측
권희석 ,  이민혁 경영과학 2023.06 학술저널
Wavelet Transform LSTM과 Multi-Head Attention의 결합모형을 이용한 주가 지수 예측
권희석 경영학과 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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In this paper, we proposed a new deep learning forecasting model named WMA-LSTM (Wavelet Transform Multi-Head Attention LSTM) model that combines Wavelet Transform LSTM and Multi-Head Attention, The Wavelet Transform is used to denoise the input values, and LSTM and Multi-Head Attention are deep learning model for forecasting the time-series data. The market price, high price, low price, closing price, and trading volume data are used to forecast the next day’s price of the stock index in Korea, USA, and China(KOSPI, S&P500, HangSeng Index). The results show that our proposed model has the best forecasting performance among the seven comparative models(ARIMA, W-ARIMA, LSTM, A-LSTM, MA-LSTM, W-LSTM, and WA-LSTM) in all three markets. As a result, combining Wavelet Transform LSTM with Multi-Head Attention to increase stability improves forecasting performance.
#Stock Index Forecasting #Wavelet Transform #LSTM #Attention #Multi-Head Attention

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안모형
4. 실험
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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