Investeringarna på aktiemarknaden påverkas ofta av Internet. För att förbättra prediktionsnoggrannheten föreslår vi en multi-task stock prediktion modell som inte bara beaktar aktie korrelationer men också stöder multi-source data fusion. Vår föreslagna modell använder först tensor för att integrera multisourced data, inklusive finansiella webbnyheter, investerarnas känslor som utvunnits ur det sociala nätverket och vissa kvantitativa data om aktier. På så sätt kan de inneboende sambanden mellan olika informationskällor fångas upp, och under tiden kan information med flera källor kompletteras för att lösa problemet med datas gleshet. För det andra föreslår vi en förbättrad understegskoordinatalgoritm (SMC). SMC är baserad på aktielikheten, som syftar till att minska variansen av deras subrymd i varje dimension som produceras av tensor sönderdelningen. Algoritmen kan förbättra kvaliteten på inmatningsfunktionerna och därmed förbättra prediktionsnoggrannheten. Och tidningen använder Long Short-Term Memory (LSTM) neural nätverksmodell för att förutsäga aktie fluktuationstrender. Slutligen genomförs försöken med 78 A-aktier i CSI 100 och 13 populära HK-aktier under 2015 och 2016. Resultaten visar på en förbättring av den föreslagna modellens förutsägelsenoggrannhet och effektivitet.
Baserat på faktorer som online nyheter och investerare känsla för att förutsäga, Jieyun Huang et al. REF utformade tensorer för att fånga upp de inneboende kopplingarna mellan olika informationskällor och använde sedan denna metod för att lösa problemet med data gleshet och föreslog slutligen en förbättrad underlägeskoordinatalgoritm (SMC) för att matcha användningen av tensorer för att förbättra noggrannheten i prognoserna.
A Tensor-Based Sub-Mode Coordinate Algorithm for Stock Prediction
{'venue': '2018 IEEE Third International Conference on Data Science in Cyberspace (DSC)', 'journal': '2018 IEEE Third International Conference on Data Science in Cyberspace (DSC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}