כתבה
arXiv cs.LG ·
WaVeFuse: פורץ דרך בקדימות רגימה-תגובנית לכריית נתוני מניות
WaVeFuse: Regime-Adaptive Equity Index Forecasting via Channel-Wise Wavelet Denoising and Vertical Attention Fusion
WaVeFuse מציע פורץ דרך בקדימות רגימה-תגובנית לכריית נתוני מניות. המאמר מציג פרקטיקה חדשנית של דחיסת רעשי OHLCV ואינטגרציה של ספקטרום-מפלט.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.14733v1 Announce Type: new Abstract: Hybrid Deep Learning for equity index forecasting is limited by three problems: propagation of OHLCV noise into derived technical indicators (TIs), channel-indiscriminate multi-scale decomposition that conflates heterogeneous frequency signatures, and static multi-branch fusion that cannot adapt to market regime shifts. WaVeFuse addresses these limitations through a unified dual-branch architecture. Symlet-4 wavelet denoising (level 2, MAD soft threshold) suppresses microstructure noise in OHLCV. Seven low-lag TIs computed from denoised prices are encoded by a causal channel-wise continuous wavelet transform (Morlet, 32 scales) into a per-timestep scale-space matrix. A CNN-BiLSTM branch captures temporal dynamics, while a dual-layer Transform
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית