一种基于Transformer-GL模型的自适应股票市场主体风险预警方法

本发明公开了一种基于Transformer‑GL模型的自适应股票市场主体风险预警方法，其特点是包括：采集开源股票数据；构建知识图谱；计算股票间相关性矩阵；选取topk个与目标股相关的相似股票；计算相似股票间距离的邻接矩阵；获取相似股票近d天的价格数据以及金融指标因子；挑选前p个优质因子；构建预警模型及模型训练；预测目标股票主体风险水平等步骤。本发明与现有技术相比具有整合多维度金融指标因子与海量股票数据信息，将知识图谱所蕴含的复杂关系网络信息借助图卷积神经网络以嵌入至预测模型之中，同时发挥Transformer的特性自适应市场结构变化，为投资者决策提供更为可靠、及时且精准的依据，有助于降低投资风险、优化投资策略并提升市场整体的稳定性与效率。