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文件名称:基于图神经网络的金融时间序列预测.pdf
文件大小:2.4 MB
总页数:63 页
更新时间:2025-12-14
总字数:约8.58万字
文档摘要

摘要

摘要

随着金融市场数据的日益丰富和复杂化,传统的时间序列分析、统计模

型及机器学习算法在预测股价时往往受限于对股票间关系、股票特性、市场

情绪等因素的建模能力。尽管传统机器学习模型在股价预测方面取得了一定

成果,但由于其局限性及股价受众多复杂因素影响,传统模型往往难以精准

拟合股价的变化规律,导致预测结果不尽如人意。股价预测作为投资和金融

分析的关