顺序三支决策模型

动态粒度预测股价

该模型在混合数据的多粒度结构中引入顺序三支决策，能够动态处理不确定样本，提高股票趋势预测的准确性。

杨新 · Metoh Adler, Loua · Meijun, Wu · 黄力 · Gao, Qiang

Information Sciences 2023

技术优势

能逐渐剔除不确定样本

通过顺序三支决策，模型在足够的粒度上对每个测试样本进行持续预测，既避免了过早分类，又减少了边界区域的样本滞留。

能自动处理长序列

模型在CNN和RNN中嵌入了自主注意力机制，能够动态处理大型嵌入和长时间序列，无需人工设计特征筛选。

应用场景

• 智能投顾：为智能投顾提供更可靠的趋势预测，使投资建议能动态适应市场变化，避免二支决策导致的过早分类风险。
• 量化交易：量化交易者可利用该模型融合价格与文本信息，在充分分析不确定样本后做出交易决策，提高策略表现。
• 金融风控：通过顺序三支决策持续关注边界样本，减少因仓促预测而导致的金融风险和损失。
• 市场情绪分析：模型结合情感分析提取的文本特征与价格数据，使市场情绪分析结果直接服务于股价趋势预测。