MASTER: Market-Guided Stock Transformer for Stock Price Forecasting
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摘要
本报告提出了MASTER，一种结合市场信息进行自动特征选择的新型股票价格预测Transformer模型，通过交替的行业内时间序列聚合和跨股票时间步相关性捕获，实现了对瞬时与跨时间股票相关性的高效建模。实验在中国股市CSI300和CSI800数据集上验证了其优越性，较当前最优方法在多项排名和组合指标上提升显著，且可视化结果揭示了动态、非对称和稀疏的股票间跨时间相关结构[page::0][page::1][page::4][page::6]。
