GraphCNNPred: A Graph Neural Network Based CNN Model for Stock Market Index Trend Prediction
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摘要
本报告提出了一种结合图神经网络（GNN）与卷积神经网络（CNN）的混合模型GraphCNNPred，用于基于多元特征数据预测美国主要股指的短期趋势。通过构建相关性图，对股市特征信息进行节点间消息传递，并结合卷积层提取时间序列特征，模型在S&P 500、NASDAQ、DJI、NYSE和RUSSEL五大指数上实现了较基线方法4%至15%的F-measure提升，交易策略模拟表现Sharpe比率超过3，展现了较强的预测和实盘应用潜力[page::0][page::2][page::4][page::6][page::8].
