基于多視角股票特征的股票預測研究

李金軒,杜軍平,薛 哲

（智能通信軟件與多媒體北京市重點實驗室，北京郵電大學計算機學院，北京，100876）

人們對一個事物的全面認識往往需要從多個視角獲取，通過多個視角的觀察可以形成事物的多視角數據，而每個視角的數據又包含多個維度的特征，最終形成多視角特征數據.在很多實際場景中，多視角特征數據的應用十分廣泛.例如，機械工業生產中不僅要考慮生產時的物理數據，也要考慮市場行情等數據；而對于股票預測，在長期的投資過程中，人們對股票分析有一些經驗，形成了一些如Ma（平均移動線指數）、Macd（異同平均移動線指數）、Kdj（隨機指標）、Boll（布林線指標）等數據指標，很多股票軟件將這些數據指標可視化，人們根據可視化指標可以更好地指導股票投資.因此，基于多個視角的特征數據可實現基于多視角特征數據的股票預測研究，而且多視角特征數據可以較全面地表示股票數據的相關信息，從而通過多視角特征數據進行股票預測的深入研究.

股票預測研究是金融大數據領域的一個重要研究方向.股票預測的精度受到如市場信心、法規政策等外界因素［1］以及股票歷史數據等內在因素的影響，同時股票預測可為股民的股票投資活動提供建議，促進經濟的發展和社會的進步.因此，股票預測問題有很強的研究與現實意義［2］.

目前關于股票預測的研究還存在以下問題：數據相關特征的一次性整體描述，目前股票預測……