从广泛应用于金融时序预测方向的传统金融模型ARIMA、GARCH到持续产出王炸工作的深度学习模型LSTM，金融时序领域的科研和应用工作一直在开辟新思路！
在研究工作中LSTM模型需要合理设计网络结构和超参数，以适应不同的金融数据特性。因此不少科研工作将LSTM与其他模型进行融合，效果也很不错！
8月28日研梦非凡邀请发表二十余篇SCI论文的伍导师为大家精心制作《金融量化领域：时间序列预测模型5个学习重点》直播讲座！主要讲多因子模型的发展、最早的金融预测模型，量化交易算法，量化私募运作，传统金融时序模型（ARIMA模型和GARCH模型），深度学习金融时序模型（LSTM、ANN、AM、CNN+LSTM），以及传统模型与深度学习模型的典型组合模型，实证研究成果及实验数据分析等内容（下滑查看直播大纲）。
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超干货，内容丰富，希望大家都能学习到！我还为大家精选了时序预测方向SCI一区期刊论文70余篇➕KDD、NeurIPS、IJCAI、AAAI顶会论文50余篇➕经典必读论文26篇，共140多篇！还有7节论文写作指导课！扫码预约直播讲座即可免费领取。
直播讲座精华概览&大纲
金融预测模型详解
CAPM模型-FF多因子模型 最早的模型：相对估值法&绝对估值 国内量化发展&量化模式 量化总结 量化模块 特征挖掘 特征组合 组合优化 算法与运行 交易算法第一代到第四代 量化私募运作 量化选股私募评价
数据预处理
De-mean/Normalize 典型处理 去极值 Z-score标准化 中性化
量化模型
ARIMA&GARCH tree-1 decision tree/random forest tree-2 GBDT: LightGBM/XGBoost 深度学习: ANN、LSTM、AM
量化模型组合
CNN-BiLSTM-AM CNN-BiLSTM-Attention LSTM-ARO 等......
实证研究
实证研究1：《A CNN-BiLSTM-AM method for stock price prediction》 实证研究2：《Stock Price Prediction Using CNN-BiLSTM-Attention Model》 实证研究3：《Stock price prediction with optimized deep LSTM network with artificial rabbits optimization algorithm》
讨论：如何解决局限性
Overfitting/Underfitting：大数据下如何避免/多模型调参过度？单模型样本外优于多模型？
真实交易问题：交易滑点/抢单/异常值/liquidity/delay
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直播导师【伍导师】介绍
科研背景：
博士，牵头中科院先导项目、国家自然科学基金等多个重大项目。目前已经发表了SCI文章二十余篇。
项目经验
与国内顶级金融公司合作，开发期货、股票、数字货币等量化投资策略以及市场微结构研究。
招收论文指导学生
研究方向：金融量化，金融时间序列预测，多因子量化模型，集成电路，EUV光刻等。
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ps：研梦非凡开设的前沿论文系列直播，旨在帮助大家提升读论文技能，快速抓住重点，掌握有效方法，进而找到创新点，轻松产出科研论文成果。
研梦非凡科研论文指导服务
如何快速找到idea，如何正确的选择模型，怎么避免与其他工作重复， 什么样的实验计划省时效果显著，一边实验一边出论文初稿技能，针对不同的期刊会议绘图方法，终稿完善，投稿策略，期刊/会议选择，response，直到accpet！研梦非凡全程陪伴你产出科研成果！
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研梦非凡导师团队
研梦非凡的导师来自海外QStop50、国内华五、C9、985高校的教授/博士导师/博士后，世界500强公司算法工程师，以及国内外知名人工智能实验室研究员。
这是一支实力强大的高学历导师团队，在计算机科学、机器学习、深度学习等领域，积累了丰富的科研经历，研究成果也发表在国际各大顶级会议和期刊上，在指导学员的过程中，全程秉持初心，坚持手把手个性化带教。包括但不限于以下导师～～
研梦非凡8月直播福利：
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