项目介绍 Python实现基于SVM-Transformer支持向量机（SVM）结合Transformer编码器进行多变量回归预测的详细项

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Python
实现基于
SVM-Transformer
支持向量机（
SVM）结合Transformer
编码器进行多变量回归预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
在当今全球化与信息化深度融合的时代，金融市场作为现代经济的核心，其运行状态与宏观经济动向、地缘政治事件、市场投资者情绪以及企业自身经营状况等众多因素紧密交织，呈现出前所未有的复杂性、动态性和非线性特征。其中，资产价格的波动性作为衡量市场风险的关键指标，其精准预测对于投资者制定交易策略、金融机构进行风险控制、监管部门维护市场稳定均具有至关重要的理论与实践价值。传统的金融时间序列分析方法，如自回归移动平均模型（ARMA）、广义自回归条件异方差模型（GARCH）及其衍生变体，虽然在一定程度上能够捕捉时间序列的线性和部分非线性特征，但其模型假设较为严格，往往难以充分刻画现实金融市场中存在的长程依赖性、突变性以及多变量之间复杂的动态关联结构。这些模型在面对高频数据、海量影响因素以及极端市场行情时，其预测能力 ...

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关键词：transform Former python Trans 支持向量机