[发明专利]一种基于多任务自监督学习的股票涨跌预测方法在审
| 申请号： | 202110271244.3 | 申请日： | 2021-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN113159945A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）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： | 华东师范大学;上海瞰点科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06Q10/04;G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 监督 学习 股票 涨跌 预测 方法 | ||
【主权项】：
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