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申请/专利权人：中国科学技术大学
申请日：2024-04-26
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118134645A
主分类号：G06Q40/04
分类号：G06Q40/04;G06F18/25
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明公开了一种多股票价格趋势预测方法、系统、设备及存储介质，它们是一一对应的方案，方案中：考虑了股票特性对股票价格趋势变化的影响，同时更有选择性地利用了新闻文本丰富的信息，并有效地筛除了财经新闻中包含的噪声信息，同时，在无需人为参数也不使用额外金融领域知识的情况下探究了股票之间的依赖关系，因此在股票价格趋势预测的精度上取得了很好的效果。
主权项：1.一种多股票价格趋势预测方法，其特征在于，包括：步骤1、收集各股票的历史价格数据、历史指数价格数据，以及各股票对应的新闻文本，并结合滑动窗口的方式对各股票的历史价格数据与历史指数价格数据分别进行预处理，获得对应日期的历史价格序列与历史指数价格序列；步骤2、对于每一股票，均分别对对应日期的历史价格序列与历史指数价格序列进行特征提取，并进行融合，融合结果称为股票对应日期的短期表征；步骤3、对于每一股票，利用其对应日期的历史价格序列判断所述对应日期的价格变化比例是否超过阈值，若是，则根据历史价格序列对应日期抽取若干新闻文本，并结合对应日期的短期表征生成对应日期的历史信息表征，若否，则利用对应日期的短期表征生成对应日期的历史信息表征；采用图注意力网络为对应日期的短期表征从所有历史信息表征提取特征信息，提取出的结果称为股票对应日期的长期表征；步骤4、利用股票之间的关系构建图结构，通过图注意力网络实现从各股票对应日期的长期表征中提取交互信息；步骤5、利用提取出的各股票的交互信息，预测各股票未来日期涨跌概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 多股票价格趋势预测方法、系统、设备及存储介质
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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