From Rattle to Roar: Optimizer Showdown for MambaStock on S&P 500
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摘要
本报告系统比较了多种优化器在基于MambaStock模型预测标普500指数回报中的表现。结果显示，Adam和RMSProp等自适应学习率优化器达成最低测试误差，而Lion优化器训练速度最快。为平衡速度与误差，本文提出Roaree系列优化器，通过平滑Lion的符号函数实现训练稳定性提升，与Lion相比具有更平滑的收敛曲线和较低的测试误差，展现出在金融时间序列模型训练中的潜力和应用价值[page::0][page::4][page::5][page::6]。
