基于时序图神经网络和投资者情感分析的股票趋势预测

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股票趋势预测是投资者获得超额收益的基本需求,学术界和工业界对它的探索从未停止过,人们已经开发了许多方法来尝试预测股票未来趋势。然而,现实的股票市场是非常复杂且时变的,这导致传统方法对其进行精准预测极其困难。随着深度学习的突破性进展,其中专门解决时序问题的长短期记忆网络(LSTM)成为股票预测普遍使用的工具之一。然而,LSTM模型易出现弱泛化现象。为了探索更有效的预测模型,本文提出时序图注意力网络(TGAT)搭载全连接网络(FC)的模型进行股票趋势预测,它能够更好地捕捉股票数据的时序性和动态性。受新冠疫情影响,医药股备受关注,本文选择东方财富网的化学制药板块指数作为研究对象,并且基于股评文本数据构建了投资者情感特征,与股市技术指标一起建模分析。通过对比本文提出的模型与LSTM模型在训练集和测试集的损失函数变化,结果表明本文提出的模型可以改善模型弱泛化现象,能够更好捕捉时序数据的动态变化特征。同时实验结果还表明投资者情感特征的加入可以使股票趋势预测的准确度提高5个百分点。
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