【摘 要】
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股票市场预测可为投资决策提供重要依据,但在当前的量化投资领域,研究者大多基于单一行业对股票的金融时间序列进行预测研究,忽略了行业背景差异下的股票特征信息;同时,还存
【基金项目】
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国家自然科学基金（61802230）
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股票市场预测可为投资决策提供重要依据,但在当前的量化投资领域,研究者大多基于单一行业对股票的金融时间序列进行预测研究,忽略了行业背景差异下的股票特征信息;同时,还存在难以有效提取股票时序数据特征、股票情感指标以及股票趋势预测不准确等问题.为解决上述问题,提出利用一种新的WBED(Word2vec⁃BiLSTM and Encoder⁃Decoder)混合模型对不同行业背景下的股票信息进行时间序列预测研究.该方法采用WB模型进行情感分类,计算情感值,获取情感指标;然后引入双注意力机制,在Encoder模型中
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