一种基于季节性分析的股票预测方法

本发明涉及了一种基于季节性分析股票预测方法，属于股票预测技术领域。该方法包括步骤：S1、数据获取和清洗，获取目标股票的日线行情数据并对所得数据进行清洗；S2、数据分解和标准化，用季节性算法对股票数据进行分解后，再进行标准化；S3、数据划分，数据划分为训练集和验证集；S4、数据预测，构建季节性分析的Informer股票预测模型，将处理后的数据输入模型进行预测。股票预测模型包括ProbSparse Self‑attention层，Self‑attention Distilling层,Layer stacking replicas层；S5、预测结果整合，将季节性分析的趋势成分、季节性成分、残差成分的预测结果加和整合。本发明将季节性分析应用于股票走势预测任务，提出了一种基于该模型的股票预测方法，在提升预测精度的同时，增强了模型的可靠性和稳定性。