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stock movement prediction
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通过门控交叉注意机制实现多模态稳定融合的股票走势预测
通过提出一种名为 MSGCA 的新型架构,能够处理股票预测中的多模态数据,实现多模态融合和稳定性,取得了相对于其他模型的各个方面的优势。
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a month ago
股票运动预测的时空变换器
提出了一种新颖的使用空间时间转换器 - LSTM 模型的 STST 方法来预测股票涨跌,该模型在 ACL18 和 KDD17 数据集上分别获得了 63.707%和 56.879%的准确率,并用于模拟交易,获得了不低于 S&P500 股票指数
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a year ago
基于双类型混合关系市场知识图谱的股票运动预测方法:基于双重注意力网络的研究
为了预测上市公司的股票未来价格趋势,我们构建了更全面的市场知识图谱(MKG)来处理上市公司之间更为复杂的关系,并提出了一种新的双重注意力网络模型(DanSmp)来学习动量溢出信号以进行股票预测,实验表明,DanSmp 能够改善股票预测。
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2 years ago
EMNLP
股票价格预测中细粒度事件的引入
使用领域专家构建金融专业事件字典,并自动从金融新闻中提取精细的事件信息,并设计神经模型将金融新闻与精细的事件结构和股票交易数据相结合,预测股票运动,实验结果表明,该方法胜过所有基准线,并具有良好的泛化能力。
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5 years ago
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