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发布日期：2025-07-08 08:20    点击次数：162

🚀 快速阅读架构：基于多层感知器（MLP），通过认识、时期和股票搀和处理股票数据。功能：捕捉股票认识、时期和股票间的复杂有关性，展望下一个来回日的收盘价。应用：适用于量化投资、风险惩处、算法来回和投资组合优化等场景。正文（附驱动示例）StockMixer 是什么

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公众号: 蚝油菜花 - StockMixer

StockMixer 是上海交通大学推出的用于股票价钱展望的多层感知器（MLP）架构，具备简单且雄壮的展望身手。该架构通过认识搀和、时期搀和和股票搀和三个要领处理和展望股票数据，有用捕捉股票认识、时期和股票间的复杂有关性。

时期搀和诓骗多程序时期片断信息，股票搀和基于商场情景影响个股，从而完了更准确的展望。StockMixer 在减少内存使用和计较资本的同期，在多个股票商场基准测试中施展优异，特出多种先进的展望要领。

StockMixer 的主邀功能认识搀和：通过矩阵乘法和激活函数模拟每只股票-时期对里面认识之间的互相作用，索求对将来股票趋势有信息量的高等别潜在特征。时期搀和：基于多程序时期片断的信拒却换来捕捉股票价钱畅通中的时期趋势和面目，救援模子从不同时间程序索求特征。股票搀和：学习从所有这个词这个词商场到个股再回到所有这个词这个词商场的股票情景，模拟股票之间的复杂有关性，更郑重地建模股票有关性。展望股票价钱：有计划上述搀和得到的特征示意，展望下一个来回日的收盘价。StockMixer 的技艺旨趣多层感知器（MLP）架构：基于 MLP，通过线性计较复杂度和简单的架构处理股票数据。信拒却换：基于 MLP 结构在不同维度（认识、时期和股票）之间交换信息，增强模子的施展力。残差勾通和层归一化：用残差勾通保执输入和搀和特征之间的均衡，层归一化减少数据偏移的影响。多程序时期片断：将时期序列分割成不同大小的片断，拿获不同时间程序上的特征。股票到商场和商场到股票的影响：基于两个 MLP 结构学习潜在的股票情景，用这些情景影响个股，模拟股票之间的有关性。亏蚀函数盘算推算：有计划点追念和成对排行感知亏蚀，优化模子用最小化展望和实质答谢率之间的均方谬误，保执高预期答谢股票的相对规则。如何驱动 StockMixer1. 环境竖立

确保已装配以下依赖：

Python 3.7torch~=1.10.1numpy~=1.21.5PyYAML, pandas, tqdm, matplotlib2. 数据集准备

原始数据集（NASDAQ、NYSE 和 S&P500）可从以下贯穿赢得：

NASDAQ/NYSE: https://github.com/fulifeng/Temporal_Relational_Stock_RankingS&P500: https://github.com/thanhtrunghuynh93/estimate3. 驱动代码

剪辑 train.py 中的竖立体育游戏app平台，然后驱动以下号召：

python src/train.py资源GitHub 仓库：https://github.com/SJTU-DMTai/StockMixer技艺论文：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/28681 本站仅提供存储工作，所有这个词内容均由用户发布，如发现存害或侵权内容，请点击举报。