MCI-GRU: Stock Prediction Model Based on Multi-Head Cross-Attention and Improved GRU
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摘要
本文提出了基于多头交叉注意力机制与改进型GRU的MCI-GRU股票预测模型，替换传统GRU中的重置门为注意力机制提升对历史重要信息的选择能力，并结合GAT提取横截面特征与多头交叉注意力捕获潜在市场状态，有效提升复杂非线性金融时序数据的预测精度。模型在中美主要股指数据集上的验证显示其超越多种主流模型，且已成功应用于实盘基金管理，体现了较强的实际适用性和鲁棒性 [page::0][page::1][page::4][page::11][page::16][page::17][page::22].
