Predictive AI with External Knowledge Infusion: Datasets and Benchmarks for Stock Markets
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摘要
本论文提出将时序知识图（STOCKnowledge）与时序点过程（异构 Hawkes process）及 Transformer 序列嵌入结合，用于股票回报排序预测，并构建了覆盖 NASDAQ 与 NSE 的大规模时间知识图与评测基准。实验显示，融合外部时序关系信息的 TA-HKGE 在不同持有期下显著提升 IRR、NDCG 与 ACC，且通过反事实消融验证了特定关系（如分红、同比增长）对预测的因果性贡献 [page::0][page::6].
