融合市场动态层次宏观信息的股票趋势预测

张亚飞; 王晶; 赵耀帅; 武志昊; 林友芳

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融合市场动态层次宏观信息的股票趋势预测

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股票市场结构复杂、信息多样,股票趋势预测极具挑战性。但现有研究大都把每只股票当作一个独立的个体,或者使用图结构对股票市场中复杂的高阶关系进行建模,缺少对股票、行业、市场三者间相互影响的层次性和动态性考量。针对上述问题,提出一种动态宏观记忆网络(DMMN),并基于DMMN同时对多只股票进行价格趋势预测。该方法按照“股票-行业-市场”的层次对市场宏观环境信息进行建模,并捕获这些信息在时序上的长期依赖;然后将市场宏观环境信息与股票微观特征信息动态融合,在增强个股对市场整体情况的感知能力的同时间接捕获到股票、行业、市场三者间的相互依赖。在收集的CSI300数据集上得到的实验结果表明,相较于基于注意力长短期记忆(ALSTM)网络、添加了图卷积的LSTM网络(GCN-LSTM)、卷积神经网络(CNN)等模型的股票预测方法,基于DMMN的方法在F1分数、夏普比率上都取得了更好的效果,和表现最优的对比方法ALSTM相比分别提升了4.87%和31.90%,这表明DMMN在具备较好预测性能的同时还具备更好的实用价值。

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来源
《计算机应用》 |2023年第5期|1378-1384|共7页
作者
张亚飞; 王晶; 赵耀帅; 武志昊; 林友芳;
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作者单位

北京交通大学计算机与信息技术学院;

交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学);

中国民用航空局民航旅客服务智能化应用技术重点实验室;

中国民航信息网络股份有限公司;

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正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;总体设计、系统设计;
关键词
股票趋势预测; 宏观记忆网络; 动态依赖; 层次宏观信息; 门控单元;

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