HAN-Mamba 用状态空间编码器提升波动率预测
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HAN-Mamba 用状态空间编码器提升波动率预测
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AI 综述
Mihai Bogdan Deaconu 与 Ioan Daniel Pop 发表论文，提出 HAN-Mamba：用 Mamba 选择性状态空间编码器替换 HAN-T 中的 Transformer 注意力编码器，仅在融合器中保留注意力，因为融合器输入是三个 token 而非长序列。 在 Optiver Realized Volatility Prediction 基准的时间感知五折交叉验证上，作者报告平均 RMSPE 从 0.1965 降至 0.1942，参数量减少 33%。
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最新进展10月8日 12:00
HAN-Mamba：用分层选择性状态空间网络做多尺度金融波动率预测报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv cs.LGHAN-Mamba：用分层选择性状态空间网络做多尺度金融波动率预测
HAN-Mamba 用 Mamba 选择性状态空间编码器替换 HAN-T 中的 Transformer 注意力编码器，仅在融合器中保留注意力，在 Optiver Realized Volatility Prediction 基准的时间感知五折交叉验证上把平均 RMSPE 从 0.1965 降到 0.1942，参数量还减少 33%。
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