Accurate prediction of equity returns remains a major challenge in computational finance due to the non-stationary, nonlinear, and low signal-to-noise ratio nature of financial time series. This paper proposes a hybrid two-stage architecture that combines a long short-term memory (LSTM) network with an XGBoost gradient-boosted regressor for multi-horizon stock return prediction across a diversifie

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🔗 **原文链接**: [A Hybrid LSTM-XGBoost Framework for Multi-Horizon Stock Retu](https://arxiv.org/abs/2609.13125v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Seif ElDein Mostafa, Yahia Ahmed, Farah Datwish, Marwa Solayman

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⏱️ 2026-09-15 08:01