精选理由
这篇论文在股票预测上用改进的Transformer和数据增强，在VN30和标普500上效果比堆模型还管用，值得看看具体方法。
本文提出改进的Transformer架构，结合余弦退火调度和移位数据增强(SDA)用于一步股票指数预测。在VN30和S&P 500两个基准数据集上评估，余弦退火调度相比逆幂调度持续提升预测精度。SDA显著降低预测误差和运行间变异，提高对超参数选择的鲁棒性。组合方法在两个数据集上取得最佳性能，表明数据增强比增加模型复杂度更有效。
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本文提出改进的Transformer架构，结合余弦退火调度和移位数据增强(SDA)用于一步股票指数预测。在VN30和S&P 500两个基准数据集上评估，余弦退火调度相比逆幂调度持续提升预测精度。SDA显著降低预测误差和运行间变异，提高对超参数选择的鲁棒性。组合方法在两个数据集上取得最佳性能，表明数据增强比增加模型复杂度更有效。
Transformers have shown remarkable success in sequence modeling, yet their direct application to financial time series remains challenging due to noisy signals, short-memory dynamics, and distributional shifts. This pape…