論文の概要: Multi-relational Graph Diffusion Neural Network with Parallel Retention
for Stock Trends Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05430v1
- Date: Fri, 5 Jan 2024 17:15:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 08:23:22.156405
- Title: Multi-relational Graph Diffusion Neural Network with Parallel Retention
for Stock Trends Classification
- Title（参考訳）: ストックトレンド分類のための並列保持型マルチリレーショナルグラフ拡散ニューラルネットワーク
- Authors: Zinuo You, Pengju Zhang, Jin Zheng, John Cartlidge
- Abstract要約: 本稿では,複数株の今後の動きを予測することを目的としたグラフベース表現学習手法を提案する。
当社のアプローチは、7年にわたる3回の試行期間における次のトレーディングデイの株価トレンドを予想する上で、常に最先端のベースラインを上回ります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.383640665055313
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Stock trend classification remains a fundamental yet challenging task, owing
to the intricate time-evolving dynamics between and within stocks. To tackle
these two challenges, we propose a graph-based representation learning approach
aimed at predicting the future movements of multiple stocks. Initially, we
model the complex time-varying relationships between stocks by generating
dynamic multi-relational stock graphs. This is achieved through a novel edge
generation algorithm that leverages information entropy and signal energy to
quantify the intensity and directionality of inter-stock relations on each
trading day. Then, we further refine these initial graphs through a stochastic
multi-relational diffusion process, adaptively learning task-optimal edges.
Subsequently, we implement a decoupled representation learning scheme with
parallel retention to obtain the final graph representation. This strategy
better captures the unique temporal features within individual stocks while
also capturing the overall structure of the stock graph. Comprehensive
experiments conducted on real-world datasets from two US markets (NASDAQ and
NYSE) and one Chinese market (Shanghai Stock Exchange: SSE) validate the
effectiveness of our method. Our approach consistently outperforms
state-of-the-art baselines in forecasting next trading day stock trends across
three test periods spanning seven years. Datasets and code have been released
(https://github.com/pixelhero98/MGDPR).
- Abstract（参考訳）: 株価トレンドの分類は、株価と内部の複雑な時間進化のダイナミクスのため、基本的かつ困難な課題である。
この2つの課題に取り組むために,複数の株式の将来的な動きを予測するためのグラフベース表現学習手法を提案する。
まず、動的多元関係ストックグラフを生成することによって、株式間の複雑な時間的変動関係をモデル化する。
これは、情報エントロピーと信号エネルギーを利用して各取引日における株間関係の強さと方向を定量化する新しいエッジ生成アルゴリズムによって達成される。
そして,これらの初期グラフを,確率的マルチリレーショナル拡散プロセスにより改良し,タスク最適エッジを適応的に学習する。
その後,並列保持を持つ分離表現学習スキームを実装し,最後のグラフ表現を得る。
この戦略は個々の株式の独特な時間的特徴をよりよく捉え、同時に株価グラフ全体の構造も捉える。
2つの米国市場(nasdaqとnyse)と1つの中国市場(shanghai stock exchange: sse)からの実世界のデータセットで包括的な実験を行い、本手法の有効性を検証した。
当社のアプローチは、7年にわたる3回の試行期間における次のトレーディングデイの株価トレンドを予想する上で、常に最先端のベースラインを上回ります。
データセットとコードがリリースされた(https://github.com/pixelhero98/MGDPR)。
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