一种权重确认方法、装置、设备及介质

本申请实施例提供了一种权重确认方法、装置、设备及介质，涉及机器学习技术领域。该权重确认方法将获取到的目标基金的基金信息输入时序图神经网络模型，通过时序图神经网络模型的时序卷积网络提取基金信息中的时序特征向量，能够提高对基金持仓变化的敏感度和预测准确性，通过时序图神经网络模型的图注意力网络提取目标基金与其他基金的邻接特征向量，能够捕捉不同基金之间的相互影响，通过时序图神经网络模型的预测网络结合时序特征向量和邻接特征向量进行每日持仓权重的预测，能够提高每日持仓权重预测的准确性。进一步地，利用预测得到的每日持仓权重可以避免由于决策滞后导致的投资者错过最佳交易时机，进而降低投资风险，提高投资回报率。