开源项目推荐：基于属性驱动的图注意力网络股票预测模型

开源项目推荐：基于属性驱动的图注意力网络股票预测模型

ADGAT Modeling the Momentum Spillover Effect for Stock Prediction via Attribute-Driven Graph Attention Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/ADGAT

1. 项目基础介绍及主要编程语言

本项目是由RuichengFIC在GitHub上发布的开源项目，名为“ADGAT”，全称为“Modeling the Momentum Spillover Effect for Stock Prediction via Attribute-Driven Graph Attention Networks”。该项目主要使用Python 3和Pytorch框架进行开发，致力于通过属性驱动的图注意力网络模型来预测股票价格。

2. 项目的核心功能

ADGAT项目的核心功能是构建一种新的股票预测模型，该模型通过考虑股票之间的动态关系以及属性信息，利用图注意力网络（Graph Attention Networks, GATs）来捕捉股票间的动量溢出效应。具体来说，该项目的核心功能包括：

• 属性驱动的图构建：根据股票间的关联性以及公司属性（如行业、市值等）构建动态图。
• 图注意力网络：利用GAT网络来处理动态图数据，提取股票间的关联信息，并用于股票价格的预测。
• 动量溢出效应建模：通过模型捕捉股票间的动量溢出效应，提高股票价格预测的准确性。

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新提交记录，最近的更新可能包含以下内容：

• 数据预处理流程的优化：改进了股票市场数据的预处理流程，提高了数据质量和模型的输入效果。
• 模型性能的提升：通过调整网络结构、优化参数等方法，进一步提升了模型的预测性能。
• 代码和文档的完善：对项目代码进行了优化，提高了代码的可读性和可维护性，同时也更新了项目文档，提供了更详细的说明和使用指南。

以上是对“ADGAT”项目的简要介绍，该项目为股票价格预测提供了一个新的视角和方法，对于金融科技领域的研究者和开发者具有很高的参考价值。

ADGAT Modeling the Momentum Spillover Effect for Stock Prediction via Attribute-Driven Graph Attention Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/ADGAT