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波动性是风险的重要指标，广泛用于金融投资定价。GARCH模型及其变体是股票波动性预测的经典模型。深度学习模型在波动性预测中逐渐受到关注，显示出良好的准确性。本文提出了GARCH-Informed Neural Network (GINN)模型，结合GARCH与LSTM的优点，提升市场波动性预测准确性。GINN在外部样本预测性能上优于其他时间序列模型，表现出更高的R²、均方误差(MSE)和平均绝对误
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