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隨著互聯網的迅速發展，金融市場毎日產生了大量在線金融數據，如每日的交易次數以及交易的總金額等。近年來金融市場數據的動態預測成為了研究熱點。金融市場數據量大，輸入序列較多，且會隨著時間發生變化。針對這些問題，文中提出了基于深度LSTM和注意力機制的金融數據預測模型。首先，該模型能處理復雜的金融市場數據輸入，主要是多序列的輸入;其次，該模型使用深度LSTM網絡對金融數據進行建模，解決了數據間長依賴的問題，并能學習到更加復雜的市場動態特;最后，該模型引入了注意力機制，使得不同時間的數據對預測的重要程度不同，預測更加精準。在真實的金融大數據集上的實驗表明，所提模型在動態預測領域具有準確性髙、穩定性好的特點。
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