一种股票波动率的预测方法及装置

本发明涉及金融数据智能预测技术领域，具体为一种股票波动率的预测方法及装置；所述方法包括：采集股票资产数据并计算对数收益率矩阵和经验协方差矩阵；通过Log‑Euclidean映射策略将经验协方差矩阵嵌入至可微切空间中；构建协方差关联图谱，并使用几何注意力机制调整协方差关联图谱的边权重以及通过图神经网络计算协方差关联图谱的协方差状态表示向量；构建张量演化路径预测主干模型，并引入神经网络结构GeodesicNet残差补偿机制，预测协方差嵌入张量预测值；将协方差嵌入张量预测值映射回流形空间计算得到股票资产波动率。本发明通过构建张量演化路径预测主干模型，实现多资产股票波动率的高精度预测。