发明公开
- 专利标题: 一种基于技术因子图注意力网络的股票趋势预测方法
-
申请号: CN202210620549.5申请日: 2022-06-02
-
公开(公告)号: CN115018152A公开(公告)日: 2022-09-06
- 发明人: 王勇 , 李翼晟 , 徐栉榆
- 申请人: 重庆理工大学
- 申请人地址: 重庆市巴南区红光大道69号
- 专利权人: 重庆理工大学
- 当前专利权人: 重庆理工大学
- 当前专利权人地址: 重庆市巴南区红光大道69号
- 代理机构: 成都东唐智宏专利代理事务所
- 代理商 晏辉
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q40/04 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本发明公开了一种基于技术因子图注意力网络的股票趋势预测方法,涉及股票预测技术领域。本发明步骤如下:S1:从CSMAR与同花顺财经取得股票的行业分类与板块概念数据,同时从tushare与baostock的金融数据接口获得每日交易数据;S2:通过S1中获取的数据构建股票关系图,同时建立模型;S3:通过GAT分类器预测股票趋势的计算特征。本发明通过一系列改进,将股票技术因子用于图注意力网络预测模型的前序时序特征提取,且将股票概念数据用于图注意力网络预测模型的关系图构建,通过一组股票中任意两只股票的概念数据余弦相似度来确定两只股票的相关性,并以相关性最高的n只作为关系图中的邻接点。