基于张量融合股票间关系网络的股票走势预测方法及系统

本发明属于图神经网络领域，具体涉及基于张量融合股票间关系网络的股票走势预测方法及系统，方法如下：步骤1，对输入的初始数据进行融合，得到股票嵌入；步骤2，基于获得到的股票嵌入，捕捉股票价格序列中的依赖关系；步骤3，学习股票之间的关系，以获取行业关系对股票走势的影响以及交易数据的相关性对股票走势的影响；步骤4，将获得到的股票嵌入输入到输出映射模块得到股票上涨走势的概率。本发明创新性地融合多源信息，能捕捉到股票走势背后的复杂因素。此外，通过学习不同股票之间的不同关系使模型能在预测某只股票时综合考虑其他相关股票的影响，从而提高预测的鲁棒性与准确性。