StockMixer

StockMixer – 上海交大推出的股票價格預測架構

StockMixer是一款由上海交通大學研發的多層感知器（MLP）架構，專注于股票價格預測。其設計簡潔而強大，能夠通過指標混合、時間混合和股票混合三大步驟來處理和分析股票數據，有效捕捉各種復雜相關性。這種創新方法在降低內存使用和計算成本的同時，在多個股票市場基準測試中表現優異，超越了多種先進的預測技術。

StockMixer是什么

StockMixer是上海交通大學推出的一款用于股票價格預測的多層感知器（MLP）架構，結合了簡潔性與強大的預測能力。其處理和預測過程包括指標混合、時間混合及股票混合三個步驟，旨在有效捕捉股票指標、時間和股票之間的復雜關系。通過多尺度時間片段的信息整合，StockMixer能夠更準確地預測股票價格，且在多個市場基準測試中表現突出，超越了眾多領先的預測方法。

StockMixer的主要功能

• 指標混合：通過矩陣乘法與激活函數模擬每只股票與時間間的內部指標交互，提取對未來股票趨勢具有重要信息的高級特征。
• 時間混合：利用多尺度時間片段的信息交換，捕捉股票價格中的時間趨勢與模式，支持模型從不同時間尺度提取特征。
• 股票混合：學習股票與市場狀態之間的關聯，更穩健地模擬股票間的復雜相關性。
• 股票價格預測：結合上述混合得到的特征，預測下一個交易日的收盤價。

StockMixer的技術原理

• 多層感知器架構：基于MLP，具有線性計算復雜度和簡潔的結構，專門處理股票數據。
• 信息交換機制：在不同維度（指標、時間和股票）之間進行信息交換，增強模型的表現力。
• 殘差連接與層歸一化：利用殘差連接保持輸入與混合特征間的平衡，層歸一化減少數據偏移的影響。
• 多尺度時間片段：將時間序列劃分為不同大小的片段，以捕獲各種時間尺度上的特征。
• 股票與市場的相互影響：通過兩個MLP結構學習潛在的股票狀態，模擬股票間的相關性。
• 損失函數設計：結合點回歸與成對排名感知損失，優化模型以最小化預測與實際回報之間的均方誤差，確保高預期回報股票的相對排序。

StockMixer的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/SJTU-DMTai/StockMixer
• 技術論文：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/28681

StockMixer的應用場景

• 量化投資：利用StockMixer預測股票價格波動，為量化投資策略制定者提供決策支持，實現超額回報。
• 風險管理：幫助金融機構更有效地評估和管理投資組合的市場風險。
• 算法交易：在高頻交易中提供快速的股票價格預測，輔助算法交易系統做出及時的買賣決策。
• 投資組合優化：投資經理借助StockMixer優化投資組合，選擇預期表現更佳的股票，或規避潛在風險。
• 市場分析與研究：分析師利用其分析市場趨勢，進行行業比較，以及研究特定對股票價格的影響。

常見問題

• StockMixer可以應用于哪些市場？ StockMixer適用于多個股票市場，能夠處理不同類型的股票數據。
• 如何安裝和使用StockMixer？ 用戶可以訪問GitHub倉庫，按照說明進行安裝和使用。
• StockMixer的預測準確性如何？ StockMixer在多個市場基準測試中表現優異，預測準確性高于許多傳統方法。
• 是否提供技術支持？ 用戶可以通過GitHub提交問題，開發團隊會提供相應的技術支持。