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一种基于特征选择与学习模型融合的波动率预测方法

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摘要

本发明公开一种基于特征选择与学习模型融合的波动率预测方法。本发明提供了一种新的特征选择方法，结合了传统特征选择的优点，对减少模型复杂度、避免过拟合有较好的应用效果。本发明提出一种综合考虑模型未知预测、模型相关相关程度、同质性判断、时间信息判别的模型权重分配系统，并在算法模型上线后运行过程中，根据真实数据结果对参考一、参考二、参考三、参考四进行动态矫正，优化模型权重分配系统。在对该模型权重分配系统的实际应用中表明，该模型为终模型的融合的比率提高了优质的参考，提升了预测结果的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN115049495A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-09-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 腾云悦智科技(长沙)有限责任公司;

    申请/专利号CN202210809162.4

  • 发明设计人 段超;张永超;郭学威;雷建椿;

    申请日2022-07-11

  • 分类号G06Q40/04;G06Q30/02;G06F16/2458;G06K9/62;G06N3/04;

  • 代理机构深圳市中科创为专利代理有限公司;

  • 代理人徐方星;谢志龙

  • 地址 410208 湖南省长沙市岳麓区洋湖街道潇湘南路一段208号柏利大厦21006室

  • 入库时间 2023-06-19 16:47:40

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-13

    公开

    发明专利申请公布

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