HATS：分层图注意力神经网络用于股票预测

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Content 本文提出了一种名为HATS（Hierarchical Graph Attention Network）的分层图注意力网络，用于预测股市动向。HATS通过选择性地聚合不同类型关系的信息，并将其加入到每个公司的表示中，从而提高了预测的准确性。实验结果显示，HATS在个股价格预测和市场指数运动预测任务上的性能均优于现有方法，特别是在使用相关关系数据时，其性能提升显著。 1. 引言 (Introduction) 股市是市场经济的关键指标，每天有数十亿股股票在全球范围内交易，其预测对于金融行业至关重要，但同时也极具挑战性。尽管存在争议，但许多研究表明股市在一定程度上是可以预测的，这促使了学术界和工业界的研究者们投入大量精力去探索预测方法。 报告接着介绍了两种主要的股市分析方法：基本面分析和技术分析。基本面分析师通过深入研究公司的财务状况和盈利能力来评估 ………………………………