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結(jié)合LSTM與多圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選股方法及系統(tǒng)

文檔序號(hào):40612212發(fā)布日期:2025-01-07 20:57閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

技術(shù)特征:

1.一種結(jié)合lstm與多圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選股方法,其特征在于,包括以下步驟:

2.如權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合lstm與多圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選股方法,其特征在于,步驟s2中,所述數(shù)據(jù)預(yù)處理具體過(guò)程為:依次對(duì)分類(lèi)后的股票特征數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化以及歸一化后,利用中心化以及歸一化后的股票特征數(shù)據(jù)計(jì)算股票價(jià)格移動(dòng)平均線。

3.如權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合lstm與多圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選股方法,其特征在于,步驟s3中,選股模型中的具體處理流程如下:

4.如權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合lstm與多圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選股方法,其特征在于,步驟s3中,在訓(xùn)練選股模型時(shí),采用的損失函數(shù)具體為:

5.一種結(jié)合lstm與多圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選股系統(tǒng),其特征在于,包括:

6.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,包括計(jì)算機(jī)程序/指令,其特征在于,該計(jì)算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時(shí),能實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1~4任一項(xiàng)所述的一種結(jié)合lstm與多圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選股方法。

7.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其特征在于,所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí),實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1~4任一項(xiàng)所述的一種結(jié)合lstm與多圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選股方法。

8.一種計(jì)算機(jī)電子設(shè)備,其特征在于,包括存儲(chǔ)器和處理器;


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種結(jié)合LSTM與多圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選股方法及系統(tǒng),本發(fā)明方法的步驟如下:獲取原始的股票特征數(shù)據(jù),并按照股票代碼進(jìn)行分類(lèi),由預(yù)處理后的股票特征數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集;訓(xùn)練包含LSTM模型、圖卷積網(wǎng)絡(luò)、Attention機(jī)制以及全連接層的選股模型,將待檢測(cè)股票的股票特征數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的選股模型中預(yù)測(cè)未來(lái)收益率,按照未來(lái)收益率的大小進(jìn)行排序,選取收益率最高的前K支待檢測(cè)股票進(jìn)行投資。本發(fā)明的方法通過(guò)動(dòng)態(tài)捕獲股票關(guān)系影響,實(shí)現(xiàn)歷史特征嵌入和股票關(guān)系嵌入相結(jié)合,可以有效提高模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,為投資者提供投資選擇,從而獲得更高額的投資回報(bào)率。

技術(shù)研發(fā)人員:張朋,趙欣欣
受保護(hù)的技術(shù)使用者:浙江大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/1/6
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