融合图卷积和卷积自注意力的股票预测方法

来源：计算机工程与应用杂志2024年第4期北京时间：

作者：田红丽, 崔姚, 闫会强

单位：1. 河北工业大学 人工智能与数据科学学院，天津 300401；2. 河北工业大学 经济管理学院，天津 300401

摘要：随着我国股票市场的不断发展，一只股票的走势往往受其企业上下游产业发展的影响。针对主流股票预测模型忽略了股票间关联关系的不足，提出了融合图卷积和多头卷积自注意力的股票趋势预测模型。首先使用互相关系数计算多只关联股票的关系矩阵，再使用图卷积神经网络结合关系矩阵对关联股票进行特征提取，其次使用多头卷积自注意力提取时间特征，最后使用分类损失函数多项式展开框架对损失函数进行优化，并进行趋势预测。实验结果表明，所提模型在准确率、查全率、召回率以及F1分数上均优于门控循环单元、时间卷积网络等模型。

关键词：股票趋势预测,卷积自注意力,去趋势互相关系数