LSTM、MLP、およびGWOを使用した金価格予測

この論文は、ハイブリッドAIアプローチを使用して金価格予測という困難な課題に取り組んでいます。時系列分析のためのLSTM、統合のためのMLP、最適化のためのGWOの組み合わせは、一般的で効果的な戦略となる可能性があります。取引戦略に基づいた3ヶ月で171％のリターンという報告は重要な主張ですが、戦略とバックテスト方法の詳細がなければ注意して見る必要があります。マクロ経済、エネルギー市場、株式、通貨データを使用することは、金価格予測に適しています。報告されたMAE値は、モデルのパフォーマンスを定量的に測定します。