基于EEMD-SE-GA-GRU混合深度学习框架的道琼斯工业指数多尺度预测模型研究

针对金融时间序列的非线性、非平稳性及噪声干扰问题，研究人员创新性地提出集成集合经验模态分解(EEMD)、样本熵(SE)聚类、遗传算法(GA)优化和门控循环单元(GRU)的混合深度学习框架。该模型在道琼斯工业指数数据集上取得R2 =0.9814、MAPE=0.55的优异预测性能，为复杂市场环境下的量化投资决策提供了高精度工具。

　　

金融市场的波动如同难以驯服的烈马，其非线性、非平稳性和噪声干扰使得传统预测模型常常铩羽而归。道琼斯工业平均指数作为全球经济的晴雨表，其价格波动受到宏观经济、企业基本面、投资者情绪等多重因素交织影响，呈现出复杂的多尺度特征。尽管机器学习(ML)和深度学习(DL)技术已在金融领域崭露头角，但现有模型仍面临过拟合、计算冗余和泛化能力不足等挑战。

为解决这一难题，研究人员开发了名为EEMD-SE-GA-GRU的创新混合框架。该模型通过四步协同机制实现突破：首先采用集合经验模态分解(EEMD)将原始价格序列自适应分解为多个本征模态函数(IMF)，有效分离不同时间尺度的波动模式；继而运用样本熵(SE)量化各IMF的复杂度并进行聚类，剔除冗余和噪声成分；随后设计遗传算法(GA)自动优化门控循环单元(GRU)神经网络的超参数，避免人工调参的局限性；最终通过GRU捕捉经处理后的IMF序列中的时序依赖关系。研究选用包含开盘价、最高价、最低价和成交量等特征的8年道琼斯工业指数日频数据进行验证。

关键技术方法包括：1) EEMD实现非平稳信号的自适应分解；2) SE算法对IMF进行复杂度聚类；3) GA优化GRU网络结构参数；4) 五折交叉验证评估模型稳健性。实验数据来源于道琼斯工业平均指数历史行情。

研究结果部分显示：

1. 模型性能验证：EEMD-SE-GA-GRU框架在测试集上取得R²
   =0.9814、RMSE=224.45和MAPE=0.55的优异指标，显著优于传统模型。五折交叉验证的窄置信区间证实了模型稳定性。
2. 组件贡献分析：EEMD分解成功提取出6个具有经济周期意义的IMF分量；SE聚类将IMF归为高、中、低复杂度三类，减少38%的输入维度；GA优化使GRU隐藏层单元数收敛至128个的最优配置。
3. 市场适应性：模型在2008年金融危机和2020年疫情波动期间仍保持预测精度，证明其对极端事件的鲁棒性。

结论与讨论指出，该研究通过有机整合信号处理(EEMD)、信息论(SE)、进化计算(GA)和深度学习(GRU)，构建了适应金融数据特性的预测范式。其创新性体现在：1) 首次将SE复杂度量化引入IMF聚类，解决传统方法依赖经验阈值的缺陷；2) 建立端到端的GA-GRU优化管道，相比网格搜索效率提升7倍；3) 实证证明多尺度分解能有效捕捉股市的短期波动与长期趋势。该成果发表于《Expert Systems with Applications》，为量化金融领域提供了兼具理论深度和实践价值的解决方案，未来可扩展至加密货币、大宗商品等更多金融产品的预测场景。