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Dynamic Graph Representation for Financial Market Prediction Using Contrastive Learning: Integrating Temporal Evolution and Static Relationships
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的动态图表征框架（DGRCL），解决了传统金融市场预测方法忽视动态变化与静态关系交互的问题。通过增强模块和对比约束训练，DGRCL显著提高了股票趋势预测的准确性，实验结果表明其在美国主要股票市场数据集上优于现有方法。
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关键要点
- 提出了一种新的动态图表征框架（DGRCL）
- 解决了传统金融市场预测方法忽视动态变化与静态关系交互的问题
- 通过增强模块和对比约束训练提高股票趋势预测的准确性
- 实验结果显示DGRCL在美国主要股票市场数据集上优于现有方法
- DGRCL具有重要的应用前景
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