StockMixer

StockMixer – 上海交大推出的股票价格预测架构

StockMixer是一款由上海交通大学研发的多层感知器（MLP）架构，专注于股票价格预测。其设计简洁而强大，能够通过指标混合、时间混合和股票混合三大步骤来处理和分析股票数据，有效捕捉各种复杂相关性。这种创新方法在降低内存使用和计算成本的同时，在多个股票市场基准测试中表现优异，超越了多种先进的预测技术。

StockMixer是什么

StockMixer是上海交通大学推出的一款用于股票价格预测的多层感知器（MLP）架构，结合了简洁性与强大的预测能力。其处理和预测过程包括指标混合、时间混合及股票混合三个步骤，旨在有效捕捉股票指标、时间和股票之间的复杂关系。通过多尺度时间片段的信息整合，StockMixer能够更准确地预测股票价格，且在多个市场基准测试中表现突出，超越了众多领先的预测方法。

StockMixer的主要功能

• 指标混合：通过矩阵乘法与激活函数模拟每只股票与时间间的内部指标交互，提取对未来股票趋势具有重要信息的高级特征。
• 时间混合：利用多尺度时间片段的信息交换，捕捉股票价格中的时间趋势与模式，支持模型从不同时间尺度提取特征。
• 股票混合：学习股票与市场状态之间的关联，更稳健地模拟股票间的复杂相关性。
• 股票价格预测：结合上述混合得到的特征，预测下一个交易日的收盘价。

StockMixer的技术原理

• 多层感知器架构：基于MLP，具有线性计算复杂度和简洁的结构，专门处理股票数据。
• 信息交换机制：在不同维度（指标、时间和股票）之间进行信息交换，增强模型的表现力。
• 残差连接与层归一化：利用残差连接保持输入与混合特征间的平衡，层归一化减少数据偏移的影响。
• 多尺度时间片段：将时间序列划分为不同大小的片段，以捕获各种时间尺度上的特征。
• 股票与市场的相互影响：通过两个MLP结构学习潜在的股票状态，模拟股票间的相关性。
• 损失函数设计：结合点回归与成对排名感知损失，优化模型以最小化预测与实际回报之间的均方误差，确保高预期回报股票的相对排序。

StockMixer的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/SJTU-DMTai/StockMixer
• 技术论文：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/28681

StockMixer的应用场景

• 量化投资：利用StockMixer预测股票价格波动，为量化投资策略制定者提供决策支持，实现超额回报。
• 风险管理：帮助金融机构更有效地评估和管理投资组合的市场风险。
• 算法交易：在高频交易中提供快速的股票价格预测，辅助算法交易系统做出及时的买卖决策。
• 投资组合优化：投资经理借助StockMixer优化投资组合，选择预期表现更佳的股票，或规避潜在风险。
• 市场分析与研究：分析师利用其分析市场趋势，进行行业比较，以及研究特定对股票价格的影响。

常见问题

• StockMixer可以应用于哪些市场？ StockMixer适用于多个股票市场，能够处理不同类型的股票数据。
• 如何安装和使用StockMixer？ 用户可以访问GitHub仓库，按照说明进行安装和使用。
• StockMixer的预测准确性如何？ StockMixer在多个市场基准测试中表现优异，预测准确性高于许多传统方法。
• 是否提供技术支持？ 用户可以通过GitHub提交问题，开发团队会提供相应的技术支持。