一种基于大模型的数字经济高频交易波动预测方法

本发明公开了一种基于大模型的数字经济高频交易波动预测方法，涉及农业互联网技术领域，所述方法包括以下步骤：S1、从交易大模型实时获取农业高频交易数据；S2、利用自回归变分推理模型对预处理后的农业高频交易数据进行时间序列建模；S3、利用大规模深度神经网络对农业高频交易数据进行非线性特征提取建模；S4、构建数字经济农业高频交易波动预测模型；S5、根据数字经济农业高频交易波动预测模型利用最新的农业高频交易数据对模型参数进行动态更新，形成实时反馈机制；S6、基于更新后的数字经济农业高频交易波动预测模型对未来市场波动趋势进行预测，输出预测波动概率及相应的不确定性区间。本发明提高模型在极端市场条件下的预测稳定性。