Deep Learning Based on Generative Adversarial and Convolutional Neural Networks for Financial Time Series Predictions

تقترح هذه الورقة إطار عمل هجينًا جديدًا للتعلم العميق يجمع بين شبكة الذاكرة الطويلة قصيرة المدى ثنائية الاتجاه (BiLSTM) والشبكة العصبية الالتفافية (CNN) ضمن شبكة خصومية توليدية (GAN) لتوليد بيانات مالية اصطناعية والتنبؤ باتجاهات سوق الأسهم، مما أظهر أداءً فائقًا على النماذج الحالية عبر أسواق عالمية متعددة.

المؤلفون الأصليون: Wilfredo Tovar