一种基于多任务自监督学习的股票涨跌预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110271244.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113159945A | 公开（公告）日 | 2021-07-23 |
| 申请公布号 | CN113159945A | 申请公布日 | 2021-07-23 |
| 分类号 | G06Q40/04（2012.01）I;G06Q10/04（2012.01）I;G06Q30/02（2012.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 应泽林;董涛;程大伟;杨芳洲;刘金;严一博;罗轶凤 | 申请（专利权）人 | 上海瞰点科技有限责任公司 |
| 代理机构 | 上海蓝迪专利商标事务所（普通合伙） | 代理人 | 徐筱梅;张翔 |
| 地址 | 200241上海市闵行区东川路500号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出了一种基于多任务自监督学习的股票涨跌预测方法，该方法能自动从原始金融信号中学习有价值的特征，并将这些特征作为信号对股票的涨跌进行预测。具体来说，本发明实现了一种基于Transformer和注意力机制的股票技术数据序列编码器，并设计了多个自监督辅助任务来训练编码器，利用训练完成的编码器编码股票序列数据。最后，基于长短期记忆神经网络和前馈神经网络，学习序列表征，再对股票涨跌进行预测。在真实股票数据集上进行的大量实验表明，本发明学习到的特征是预测股票涨跌的有效信号，在预测股票涨跌方面具有领先的准确性。 |
