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基于动态提示池的股票趋势预测终身学习算法
1
作者
周文瑞
孟林建
+3 位作者
綦小龙
刘艳芳
乎西旦·居马洪
林玲
《现代电子技术》
北大核心
2025年第10期63-70,共8页
股票数据属于流式数据,分布随时间变化,因此预测股票趋势极具挑战性。现有预测方法通过滚动重新训练模型来适应最新的数据分布,忽略了历史数据中的重复模式,导致灾难性遗忘,使得模型预测性能下降。针对上述问题,提出一种PoolTrain算法...
股票数据属于流式数据,分布随时间变化,因此预测股票趋势极具挑战性。现有预测方法通过滚动重新训练模型来适应最新的数据分布,忽略了历史数据中的重复模式,导致灾难性遗忘,使得模型预测性能下降。针对上述问题,提出一种PoolTrain算法。该算法首先将每次重新训练模型学到的知识存储在动态提示池中,从而在学习新任务的同时记忆旧知识;其次根据动态选择组合提示池中的知识,共同提示完成不同的数据分布任务。在CSI300数据集的实验结果表明,PoolTrain算法的信息系数IC、信息比率ICIR、排名信息系数Rank IC、排名信息系数的比率Rank ICIR与当前最优的算法DDG-DA相比,分别提升了11.5%、11.41%、0.2%、34.69%。这表明所提出的算法在股票趋势预测方面取得了更好的效果,可为投资者提供更有价值的参考信息。
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关键词
股票趋势预测
动态提示池
终身学习
滚动训练
相关系数
信息系数
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题名
基于动态提示池的股票趋势预测终身学习算法
1
作者
周文瑞
孟林建
綦小龙
刘艳芳
乎西旦·居马洪
林玲
机构
伊犁师范大学网络安全与信息技术学院
伊犁河谷智能计算研究与应用重点实验室
南京大学计算机科学与技术系
龙岩学院数学与信息工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第10期63-70,共8页
基金
伊犁师范大学校级重点项目(2023YSZD006)
伊犁师范大学重大专项(2024ZDZX004)
+1 种基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2021D01C466)
国家自然科学基金项目(62266046)。
文摘
股票数据属于流式数据,分布随时间变化,因此预测股票趋势极具挑战性。现有预测方法通过滚动重新训练模型来适应最新的数据分布,忽略了历史数据中的重复模式,导致灾难性遗忘,使得模型预测性能下降。针对上述问题,提出一种PoolTrain算法。该算法首先将每次重新训练模型学到的知识存储在动态提示池中,从而在学习新任务的同时记忆旧知识;其次根据动态选择组合提示池中的知识,共同提示完成不同的数据分布任务。在CSI300数据集的实验结果表明,PoolTrain算法的信息系数IC、信息比率ICIR、排名信息系数Rank IC、排名信息系数的比率Rank ICIR与当前最优的算法DDG-DA相比,分别提升了11.5%、11.41%、0.2%、34.69%。这表明所提出的算法在股票趋势预测方面取得了更好的效果,可为投资者提供更有价值的参考信息。
关键词
股票趋势预测
动态提示池
终身学习
滚动训练
相关系数
信息系数
Keywords
stock trend prediction
dynamic cue pool
lifelong learning
rolling training
correlation coefficient
information coefficient
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态提示池的股票趋势预测终身学习算法
周文瑞
孟林建
綦小龙
刘艳芳
乎西旦·居马洪
林玲
《现代电子技术》
北大核心
2025
0
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