山东工商学院学报2024,Vol.38Issue(1) :57-68,76.DOI:10.3969/j.issn.1672-5956.2024.01.006

基于注意力机制和特征融合的股票预测方法

A Stock Forecasting Method Based on Attention Mechanism and Feature Fusion

范辉 朱勇丞 李晋江
山东工商学院学报2024,Vol.38Issue(1) :57-68,76.DOI:10.3969/j.issn.1672-5956.2024.01.006

基于注意力机制和特征融合的股票预测方法

A Stock Forecasting Method Based on Attention Mechanism and Feature Fusion

范辉 1朱勇丞 1李晋江1
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作者信息

  • 1. 山东工商学院 计算机学院,山东 烟台 264005;山东工商学院 山东省未来智能金融工程实验室,山东 烟台 264005
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摘要

基于人工智能在金融数据中的应用,提出了一种新的股票预测方法,称为AFG.AFG使用位置编码和时间编码获取股票数据的位置信息和时间信息,然后通过门控循环单元和多头自注意力机制对股票数据分别进行特征提取.在将两类股票特征融合之后,由全连接层导出最终的股票预测曲线.

Abstract

A new stock prediction method called AFG is proposed based on the application of artificial intelligence in financial data.AFG uses position encoding and time encoding to obtain the position and time information of stock data,and then extracts features from the stock data separately through gated loop units and multi head self attention mechanisms.After fusing the features of the two types of stocks,the final stock prediction curve is derived from the fully connected layer.

关键词

股票预测/门控循环单元/多头自注意力机制/位置编码/时间编码

Key words

stock prediction/gate control loop unit/attention mechanism/location coding/time coding

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基金项目

山东省自然科学基金项目(ZR2021MF015)

出版年

2024
山东工商学院学报
山东工商学院

山东工商学院学报

CHSSCD
影响因子:0.304
ISSN:1672-5956
参考文献量14
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