論文の概要: Stock Prediction via a Dual Relation Fusion Network incorporating Static and Dynamic Relations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10695v1
• Date: Sun, 12 Oct 2025 16:48:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.071925
• Title: Stock Prediction via a Dual Relation Fusion Network incorporating Static and Dynamic Relations
• Title（参考訳）: 静的・動的関係を考慮した二重関係融合ネットワークによる株価予測
• Authors: Long Chen, Huixin Bai, Mingxin Wang, Xiaohua Huang, Ying Liu, Jie Zhao, Ziyu Guan,
• Abstract要約: 本稿では,ストック関係構造の長期的相対安定性を捉えるために,Dual Relation Fusion Network (DRFN)を提案する。 提案手法は,時間変化の長期パターンをモデル化し,一晩のインフォメーション・インフルエンスを組み込んだ,新しい静的な関係成分を特徴とする。 本手法は,リレーショナル強度と株価の協調移動に対して高い感度で,異なる市場におけるベースラインを著しく上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.97919799552299
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate modeling of inter-stock relationships is critical for stock price forecasting. However, existing methods predominantly focus on single-state relationships, neglecting the essential complementarity between dynamic and static inter-stock relations. To solve this problem, we propose a Dual Relation Fusion Network (DRFN) to capture the long-term relative stability of stock relation structures while retaining the flexibility to respond to sudden market shifts. Our approach features a novel relative static relation component that models time-varying long-term patterns and incorporates overnight informational influences. We capture dynamic inter-stock relationships through distance-aware mechanisms, while evolving long-term structures via recurrent fusion of dynamic relations from the prior day with the pre-defined static relations. Experiments demonstrate that our method significantly outperforms the baselines across different markets, with high sensitivity to the co-movement of relational strength and stock price.
• Abstract（参考訳）: 株価予測には、ストック間関係の正確なモデリングが不可欠である。 しかし、既存の手法は主に単一状態関係に焦点をあて、動的および静的な相互関係の相補性を無視している。 この問題を解決するために,突然の市場変動に対応する柔軟性を維持しつつ,ストック関係構造の長期的相対安定性を捉えるためのDual Relation Fusion Network (DRFN)を提案する。 提案手法は,時間変化の長期パターンをモデル化し,一晩のインフォメーション・インフルエンスを組み込んだ,新しい静的な関係成分を特徴とする。 本研究では,従来の動的関係と事前定義された静的関係を融合させて長期構造を進化させながら,距離認識機構による動的関係を捉える。 実験により,本手法は,関係強度と株価の協調移動に対して高い感度で,異なる市場におけるベースラインを著しく上回ることを示した。

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