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SORA底层模型用好了也能赚钱!DiffsFormer:基于扩散模型的股票因子生成
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本文提出了一种名为DiffsFormer的新型数据增强框架,用于解决股票预测中的数据稀缺问题。该框架基于扩散模型,通过合成新数据来增加训练样本数量,并使用条件信息来指导合成过程。实验结果表明,DiffsFormer能够显著提高模型性能,并且比其他数据增强算法更有效。此外,作者还提出了几种改进方法,如利用损失函数引导噪声添加、加快训练速度等,进一步提高了模型效果。
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