On Capturing Multi‐Scale Market Dynamics for High‐Frequency Stock Price Forecasting Using a Hybrid Attention‐Based Deep Learning Model
Fuente:
Wiley Open Access
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Runze Jiang, Yuping Song |
|---|---|
| Format: | Artículo Open Access |
| Veröffentlicht: |
Wiley
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Stock Price Limit and Its Predictability in the Chinese Stock Market
von: Haohui Liang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Haohui Liang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Forecasting European Union Electronic Trading Systems Phase 4 Spot Prices Using Data‐Driven Hybrid Deep Learning Models: Integrating Energy and Market Activity as Controls
von: Noman Arshed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Noman Arshed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Forecasting Natural Gas Futures Prices Using Hybrid Machine Learning Models During Turbulent Market Conditions: The Case of the Russian–Ukraine Crisis
von: Pavan Kumar Nagula, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pavan Kumar Nagula, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Forecasting Chinese Stock Market Volatility With Volatilities in Bond Markets
von: Likun Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Likun Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Model Integration for Stock Price Forecasting With CNN‐ATTN‐BiLSTM
von: Yi Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yi Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Forecasting and Pricing in the Carbon Credits Market
von: Yiyang Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yiyang Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Can Attention Mechanisms Improve Carbon Price Forecasting Accuracy?
von: Ting Yao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ting Yao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Forecasting House Prices: The Role of Market Interconnectedness
von: Zac Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zac Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Forecasting the High‐Frequency Covariance Matrix Using the LSTM‐MF Model
von: Guangying Liu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guangying Liu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stock Return Prediction Based on a Functional Capital Asset Pricing Model
von: Ufuk Beyaztas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ufuk Beyaztas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Forecasting the Realized Volatility of Stock Markets: The Roles of Jumps and Asymmetric Spillovers
von: Abdel Razzaq Al Rababaa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Abdel Razzaq Al Rababaa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Forecasting Beta Using Ultra High Frequency Data
von: Jian Zhou
Veröffentlicht: (2024)
von: Jian Zhou
Veröffentlicht: (2024)
Using a Wage–Price‐Setting Model to Forecast US Inflation
von: Nguyen Duc Do
Veröffentlicht: (2024)
von: Nguyen Duc Do
Veröffentlicht: (2024)
Forecasting Volatility of Australian Stock Market Applying WTC‐DCA‐Informer Framework
von: Hongjun Zeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hongjun Zeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stock Return Forecasting: A Supervised PCA With Selecting and Scaling
von: Ting Zhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ting Zhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Information Content of Overnight Information for Volatility Forecasting: Evidence From China's Stock Market
von: Yi Zhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yi Zhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Explainable Soybean Futures Price Forecasting Based on Multi‐Source Feature Fusion
von: Binrong Wu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Binrong Wu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Hybrid Deep Learning Model for Coal Index Forecasting Based on Sentiment Analysis and Decomposition–Reconstruction Methods
von: Yi Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yi Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Potential Demand Forecasting for Steel Products in Spot Markets Using a Hybrid SARIMA‐LSSVM Approach
von: Junting Huang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Junting Huang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Image‐Based Deep Learning Models for Stock Predictions: Combining Line, Candlestick, and Bar Charts
von: Wei‐Chao Lin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wei‐Chao Lin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Novel Interpretable Deep Learning‐Based Wind Speed and Power Generation Forecasting Using Multiscale Attention and Post Hoc Feature Importance Mechanism
von: Haoyu Fang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Haoyu Fang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Impact of News Sentiment on the Bitcoin Price via Machine Learning and Deep Learning‐Based NLP Models
von: Yunus Emre Gür, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yunus Emre Gür, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Information Illusion: Different Amounts of Information and Stock Price Estimates
von: Andreas Oehler, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Andreas Oehler, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Predicting EU Emissions Allowance Prices Using Macroeconomic Indicators and Hybrid AI Models
von: Saptarshi Ganguly, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Saptarshi Ganguly, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Exploring the Nexus Between Sustainability Index and Central European Stock Markets Competitiveness: Evidence Through Time–Frequency Analysis and SHAP
von: Zuzana Janková, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zuzana Janková, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Machine Learning Approaches to Forecast the Realized Volatility of Crude Oil Prices
von: Talha Omer, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Talha Omer, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Correction to “Smart Forecasting of Carbon Prices Using Machine Learning and Neural Networks: When ARIMA Meets XGBoost and LSTM”
Veröffentlicht: (2026)
Veröffentlicht: (2026)
Forecasting Disaggregated Producer Prices: A Fusion of Machine Learning and Econometric Techniques
von: Soňa Benecká
Veröffentlicht: (2026)
von: Soňa Benecká
Veröffentlicht: (2026)
Decomposing, Learning, and Predicting Realized Volatilities: A Comparison Analysis From the Global Stock Markets
von: Wei Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wei Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SGAT‐SP: Sparse Graph Attention Network for Stock Prediction
von: Gautam Gupta, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gautam Gupta, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Machine Learning Forecasts of Tail‐Risk Spillovers in Carbon and Energy Markets
von: Shengnan Liu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shengnan Liu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deep Learning and Machine Learning Insights Into the Global Economic Drivers of the Bitcoin Price
von: Nezir Köse, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nezir Köse, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Forecasting New Employment Using Nonrepresentative Online Job Advertisements With an Application to the Italian and EU Labor Market
von: Pietro Giorgio Lovaglio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pietro Giorgio Lovaglio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Seasonal Decomposition‐Enhanced Deep Learning Architecture for Probabilistic Forecasting
von: Keyan Jin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Keyan Jin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Combined Effects of Fat‐Tail and Spread Forecasting on Pairs Trading: A Hybrid Model Based on Integrating VAR With GRU Models
von: Yuhee Kwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yuhee Kwon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Affinities and Complementarities of Methods and Information Sets in the Estimation of Prices in Real Estate Markets
von: Mirko S. Bozanic‐Leal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mirko S. Bozanic‐Leal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stock Portfolio Management Based on AI Technology
von: Alejandro Moreno Alonso, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Alejandro Moreno Alonso, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Using DSGE and Machine Learning to Forecast Public Debt for France
von: Emmanouil Sofianos, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Emmanouil Sofianos, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Volatility forecasting incorporating intraday positive and negative jumps based on deep learning model
von: Yilun Zhang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yilun Zhang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Forecasting With Dynamic Factor Models Estimated by Partial Least Squares
von: Samuel Rauhala
Veröffentlicht: (2026)
von: Samuel Rauhala
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Stock Price Limit and Its Predictability in the Chinese Stock Market
von: Haohui Liang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Forecasting European Union Electronic Trading Systems Phase 4 Spot Prices Using Data‐Driven Hybrid Deep Learning Models: Integrating Energy and Market Activity as Controls
von: Noman Arshed, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Forecasting Natural Gas Futures Prices Using Hybrid Machine Learning Models During Turbulent Market Conditions: The Case of the Russian–Ukraine Crisis
von: Pavan Kumar Nagula, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Forecasting Chinese Stock Market Volatility With Volatilities in Bond Markets
von: Likun Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Adaptive Model Integration for Stock Price Forecasting With CNN‐ATTN‐BiLSTM
von: Yi Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)