本发明公开了一种基于动态异构网络的股票涨跌预测方法与系统，方法包括以下步骤：基于预处理后股票数据，构建金融股票异构拓扑图；向拓扑图引入股票节点嵌入；在引入股票节点嵌入的拓扑图的异构边中加入金融指标间的相似性关系，构建金融相似性子图；构建基于注意力的元路径消息聚合模块，聚合金融股票异构拓扑图以及金融相似性子图，并进行元路径选择以及消息聚合，获得最终股票节点嵌入；将最终股票节点嵌入输入到图神经网络分类器中，进行二分类，获得基于动态异构网络的股票涨跌预测模型；基于股票涨跌预测模型，进行股票涨跌预测。本发明刻画了股票市场的交易场景，综合多方面的信息融合来实现股票的涨跌预测。