Buchumschlag

Stock Type Prediction Model Based on Hierarchical Graph Neural Network

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Yao, Jianhua, Dong, Yuxin, Wang, Jiajing, Wang, Bingxing, Zheng, Hongye, Qin, Honglin
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Computational Finance
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Bi-Level Chaotic Fusion Based Graph Convolutional Network for Stock Market Prediction Interval
von: Kandimalla, Eshwar Sai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MCI-GRU: Stock Prediction Model Based on Multi-Head Cross-Attention and Improved GRU
von: Zhu, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-relational Graph Diffusion Neural Network with Parallel Retention for Stock Trends Classification
von: You, Zinuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploiting Supply Chain Interdependencies for Stock Return Prediction: A Full-State Graph Convolutional LSTM
von: Liu, Chang
Veröffentlicht: (2023)

MDGNN: Multi-Relational Dynamic Graph Neural Network for Comprehensive and Dynamic Stock Investment Prediction
von: Qian, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

StockTime: A Time Series Specialized Large Language Model Architecture for Stock Price Prediction
von: Wang, Shengkun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mamba Meets Financial Markets: A Graph-Mamba Approach for Stock Price Prediction
von: Mehrabian, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hidformer: Transformer-Style Neural Network in Stock Price Forecasting
von: Szydłowski, Kamil Ł., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Integrative Analysis of Financial Market Sentiment Using CNN and GRU for Risk Prediction and Alert Systems
von: Wu, You, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stock Price Prediction and Traditional Models: An Approach to Achieve Short-, Medium- and Long-Term Goals
von: Alamu, Opeyemi Sheu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EP-GAT: Energy-based Parallel Graph Attention Neural Network for Stock Trend Classification
von: Jiang, Zhuodong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multimodal Stock Price Prediction: A Case Study of the Russian Securities Market
von: Khubiev, Kasymkhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generalized Stock Price Prediction for Multiple Stocks Combined with News Fusion
von: Liao, Pei-Jun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LSR-IGRU: Stock Trend Prediction Based on Long Short-Term Relationships and Improved GRU
von: Zhu, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transformer Based Time-Series Forecasting for Stock
von: Li, Shuozhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AMA-LSTM: Pioneering Robust and Fair Financial Audio Analysis for Stock Volatility Prediction
von: Wang, Shengkun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Neural Network-Based Predictive Modeling for Robotic Plaster Printing
von: Rivera, Diego Machain, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DiffSTOCK: Probabilistic relational Stock Market Predictions using Diffusion Models
von: Daiya, Divyanshu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Advanced Ensemble Deep Learning Framework for Stock Price Prediction Using VAE, Transformer, and LSTM Model
von: Sarkar, Anindya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CausalStock: Deep End-to-end Causal Discovery for News-driven Stock Movement Prediction
von: Li, Shuqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stock Volatility Prediction using Time Series and Deep Learning Approach
von: Chatterjee, Ananda, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Hype-Adjusted Probability Measure for NLP Stock Return Forecasting
von: Cao, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Physics-Inspired Spatial Temporal Graph Neural Networks for Predicting Industrial Chain Resilience
von: Wang, Bicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Form-Finding and Physical Property Predictions of Tensegrity Structures Using Deep Neural Networks
von: Chen, Muhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Harnessing Earnings Reports for Stock Predictions: A QLoRA-Enhanced LLM Approach
von: Ni, Haowei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GARCH-Informed Neural Networks for Volatility Prediction in Financial Markets
von: Xu, Zeda, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reducing Bias in Deep Learning Optimization: The RSGDM Approach
von: Qin, Honglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GRAPPA -- A Hybrid Graph Neural Network for Predicting Pure Component Vapor Pressures
von: Hoffmann, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Out-of-Distribution Generalized Dynamic Graph Neural Network for Human Albumin Prediction
von: Zhang, Zeyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fine-Tuning Large Language Models for Stock Return Prediction Using Newsflow
von: Guo, Tian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FinGPT: Enhancing Sentiment-Based Stock Movement Prediction with Dissemination-Aware and Context-Enriched LLMs
von: Liang, Yixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predicting Price Movements in High-Frequency Financial Data with Spiking Neural Networks
von: Ezinwoke, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning to Generate Explainable Stock Predictions using Self-Reflective Large Language Models
von: Koa, Kelvin J. L., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Structured Event Representation and Stock Return Predictability
von: Li, Gang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Dynamic Approach to Stock Price Prediction: Comparing RNN and Mixture of Experts Models Across Different Volatility Profiles
von: Vallarino, Diego
Veröffentlicht: (2024)

Temperature Distribution Prediction in Laser Powder Bed Fusion using Transferable and Scalable Graph Neural Networks
von: Raut, Riddhiman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Friction in Deep Learning: Enhancing Optimizers with Sigmoid and Tanh Function
von: Zheng, Hongye, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Fraud Detection: Integrating Reinforcement Learning into Graph Neural Networks
von: Dong, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HQNN-FSP: A Hybrid Classical-Quantum Neural Network for Regression-Based Financial Stock Market Prediction
von: Choudhary, Prashant Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting Stock Price Movement as an Image Classification Problem
von: Steinbacher, Matej
Veröffentlicht: (2023)