【摘 要】
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针对现有预测建模方法难以高效提取日内交易量分布复杂变化规律，影响VWAP策略执行效果的问题，本文提出一种MEMD分解下基于LSTM-Attention的股市指数日内交易量分布预测方法M-LSTM。首先，运用MEMD方法将区间多维交易量时序同步分解为若干个独立的本征模态函数（IMF）；其次，对各维度分解中高频IMF进行去噪与重构，构建基于LSTM-Attention神经网络的日内交易量分布预测模型，
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目（21YJCZH030）； 陕西省社会科学基金项目（2021D067）； 江苏高校哲学社会科学研究项目（2020SJA1707）；
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针对现有预测建模方法难以高效提取日内交易量分布复杂变化规律，影响VWAP策略执行效果的问题，本文提出一种MEMD分解下基于LSTM-Attention的股市指数日内交易量分布预测方法M-LSTM。首先，运用MEMD方法将区间多维交易量时序同步分解为若干个独立的本征模态函数（IMF）；其次，对各维度分解中高频IMF进行去噪与重构，构建基于LSTM-Attention神经网络的日内交易量分布预测模型，并深入分析股票指数不同走势阶段下模型预测的有效性；最后，分别采用M-LSTM、ARIMA以及SVR等主流方法，对上证指数等四个代表性指数的日内交易量分布进行预测。实验结果表明：M-LSTM预测误差更小，是一种更有效的股票指数日内交易量分布预测方法。
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