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公开(公告)号：CN116993380A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310787230.6
申请日：2023-06-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q40/00
Abstract: 本发明提供了一种金融市场关联性分析方法，该方法包括以下步骤：(1)收集不同金融市场的高频数据，对每个金融市场的数据进行预处理和标准化；(2)利用深度学习的方法，对每个金融市场的数据进行特征提取，得到每个金融市场的特征向量；(3)利用图神经网络的方法，对不同金融市场的特征向量进行关联分析，得到金融市场关联网络的结构和参数。本发明方法相比于传统方法，在金融市场关联性分析方面具有以下优点：可以同时考虑不同金融市场之间的线性关联、非线性关联和因果关联；说明模型预测结果的依据和逻辑。
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