論文の概要: MDGNN: Multi-Relational Dynamic Graph Neural Network for Comprehensive
and Dynamic Stock Investment Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06633v1
- Date: Fri, 19 Jan 2024 02:51:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-18 14:08:53.367531
- Title: MDGNN: Multi-Relational Dynamic Graph Neural Network for Comprehensive
and Dynamic Stock Investment Prediction
- Title（参考訳）: MDGNN:総合的・動的投資予測のためのマルチリレーショナル動的グラフニューラルネットワーク
- Authors: Hao Qian, Hongting Zhou, Qian Zhao, Hao Chen, Hongxiang Yao, Jingwei
Wang, Ziqi Liu, Fei Yu, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou
- Abstract要約: マルチリレーショナルな動的グラフニューラルネットワーク(MDGNN)フレームワークを提案する。
提案するMDGNNフレームワークは,SOTA(state-of-the-art-the-art)ストック投資手法と比較して,公開データセットにおける最高のパフォーマンスを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.430266982219496
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The stock market is a crucial component of the financial system, but
predicting the movement of stock prices is challenging due to the dynamic and
intricate relations arising from various aspects such as economic indicators,
financial reports, global news, and investor sentiment. Traditional sequential
methods and graph-based models have been applied in stock movement prediction,
but they have limitations in capturing the multifaceted and temporal influences
in stock price movements. To address these challenges, the Multi-relational
Dynamic Graph Neural Network (MDGNN) framework is proposed, which utilizes a
discrete dynamic graph to comprehensively capture multifaceted relations among
stocks and their evolution over time. The representation generated from the
graph offers a complete perspective on the interrelationships among stocks and
associated entities. Additionally, the power of the Transformer structure is
leveraged to encode the temporal evolution of multiplex relations, providing a
dynamic and effective approach to predicting stock investment. Further, our
proposed MDGNN framework achieves the best performance in public datasets
compared with state-of-the-art (SOTA) stock investment methods.
- Abstract（参考訳）: 株式市場は金融システムの重要な要素であるが、経済指標、金融報告、グローバルニュース、投資家の感情といった様々な側面から生じる動的かつ複雑な関係のために株価の動きを予測することは困難である。
従来の逐次法やグラフベースのモデルは株価変動予測に応用されてきたが、株価変動の多面的および時間的影響を捉えるには限界がある。
これらの課題に対処するために、離散動的グラフを用いて株式間の多面関係とその時間的発展を包括的に捉えるマルチリレーショナル動的グラフニューラルネットワーク(mdgnn)フレームワークが提案されている。
グラフから生成される表現は、株式と関連するエンティティ間の相互関係に関する完全な視点を提供する。
さらに、トランスフォーマー構造のパワーを利用して多重関係の時間的進化を符号化し、ストック投資を予測するための動的かつ効果的なアプローチを提供する。
さらに,提案するmdgnnフレームワークは,最先端(sota)ストック投資手法と比較して,公開データセットで最高のパフォーマンスを実現している。
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