Syftet med aktieprognosen är att förutsäga aktiens framtida utveckling för att hjälpa investerare att fatta bra investeringsbeslut. Traditionella lösningar för lagerförutsägelse baseras på tidsseriemodeller. Med den senaste tidens framgång för djupa neurala nätverk i att modellera sekventiella data, djupt lärande har blivit ett lovande val för beståndsprognoser. De flesta befintliga djupinlärningslösningar är dock inte optimerade mot målet att investera, dvs. att välja det bästa beståndet med de högsta förväntade intäkterna. Specifikt formulerar de vanligtvis aktieförutsägelser som en klassificering (för att förutsäga aktietrender) eller ett regressionsproblem (för att förutsäga aktiekurser). Ännu viktigare är att de i stor utsträckning behandlar bestånden som oberoende av varandra. Den värdefulla signalen i de rika relationerna mellan lager (eller företag), som t.ex. två lager, ligger inom samma sektor och två företag har ett förhållande mellan leverantör och kund, beaktas inte. I detta arbete bidrar vi med en ny lösning för djupinlärning, som heter Relational Stock Ranking (RSR), för beståndsprognoser. Vår RSR-metod går framåt med befintliga lösningar i två huvudaspekter: 1) att skräddarsy modellerna för djupinlärning för beståndsrankning och 2) att fånga lagerförhållandena på ett tidskänsligt sätt. Den viktigaste nyheten i vårt arbete är förslaget om en ny komponent i neurala nätverk modellering, som heter Temporal Graph Convolution, som tillsammans modellerar temporal evolution och relation nätverk av aktier. För att validera vår metod utför vi utfallstest på historiska data från två aktiemarknader, NYSE och NASDAQ. Omfattande experiment visar hur överlägsen vår RSR-metod är. Det överträffar toppmoderna aktieförutsägelselösningar som uppnår en genomsnittlig avkastningsgrad på 98 % respektive 71 % på NYSE respektive NASDAQ.
FULLSTÄNDIGT FENG et al. REF föreslog ett djupinlärningsprogram för relativ rankning (RSR).
Temporal Relational Ranking for Stock Prediction
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Economics', 'Mathematics']}