一种基于图神经网络和LSTM的股票波动预测方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于图神经网络和LSTM的股票波动预测方法，S1：收集股票历史行情数据、股票基本信息、公告信息；S2：按照时间窗口将数据划分为训练集、验证集、测试集；S3：对股票数据进行聚类和预处理，构造由股票组合构成的样本集并计算特征；S4：构造包含LSTM层和图神经网络GCN层的神经网络模型，初始化参数，调整超参，训练；S5：使用训练好的模型预测验证集和测试集，并评估模型性能；以多种方式组合日线、公告事件、基本面信息，包括把公告信息直接加入时间序列中，把基本面信息加入边特征；以一组股票的形式构造样本，用图神经网络同时训练、预测一组股票以利用股票之间的相关性，以提高模型的预测能力效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于图神经网络和LSTM的股票波动预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581240A
申请号 ：
CN202210240886.1
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
高云亮黄汇翟子轩
申请人 ：
南京安讯科技有限责任公司
申请人地址 ：
江苏省南京市雨花台区宁双路19号8幢
代理机构 ：
北京市浩东律师事务所
代理人 ：
孙莉
优先权 ：
CN202210240886.1
主分类号 ：
G06Q40/04
IPC分类号 ：
G06Q40/04 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q40/00
金融；保险；税务策略；公司或所得税的处理
G06Q40/04
交易，例如，股票、商品、金融衍生工具或货币兑换
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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