一种金融时间序列预测方法及相关装置

本申请公开了一种金融时间序列预测方法及相关装置，涉及数据处理技术领域，包括：在获取原始金融数据之后，对原始金融数据进行预处理，得到预处理后的金融数据；并对预处理后的金融数据进行特征提取及维度统一，得到多维金融数据特征；最后将多维金融数据特征输入训练好的金融时间序列预测模型，得到待预测金融时间序列的预测结果。本方案中，金融时间序列预测模型是由多层嵌入双向长短期记忆网络模型和大模型集成得到的，可以兼具学习能力和精准时序分析能力，可以有效降低单一模型可能存在的过拟合风险，并充分利用两者的优势，因此能够实现有效利用异构的金融数据，进而提升金融时间序列预测结果的准确性和稳定性。