Stock ranking prediction using a graph aggregation network based on stock price and stock relationship information

G Song, T Zhao, S Wang, H Wang, X Li - Information Sciences, 2023 - Elsevier
The volatility of stock prices makes it difficult to predict stock price trends correctly. This
volatility is affected by many factors, including other stocks related to it. Stock prediction …

MASTER: Market-Guided Stock Transformer for Stock Price Forecasting

T Li, Z Liu, Y Shen, X Wang, H Chen… - Proceedings of the AAAI …, 2024 - ojs.aaai.org
Stock price forecasting has remained an extremely challenging problem for many decades
due to the high volatility of the stock market. Recent efforts have been devoted to modeling …

Dual-Attention Based Multi-Path Approach for Intensifying Stock Market Forecasting

SR Jadhav, A Bishnoi, N Safarova… - … and Noise Letters, 2024 - ui.adsabs.harvard.edu
In light of the existing challenges in capturing short-term fluctuations and achieving accurate
predictions in stock market time series data, this research presents the “Dual-Attention …

Stock price prediction using temporal graph model with value chain data

C Liu, S Paterlini - arXiv preprint arXiv:2303.09406, 2023 - arxiv.org
Stock price prediction is a crucial element in financial trading as it allows traders to make
informed decisions about buying, selling, and holding stocks. Accurate predictions of future …

Predicting stock price crash risk in China: A modified graph WaveNet model

Z Jing, Q Li, H Zhao, Y Zhao - Finance Research Letters, 2024 - Elsevier
The stock price of a firm is dynamically influenced by its own factors as well as those of its
peers. In this study, we introduce a Graph Attention Network (GAT) integrated with WaveNet …

[PDF][PDF] Enhancing stock price prediction with deep cross-modal information fusion network

RC Mandal, R Kler, A Tiwari, I Keshta… - Fluctuation and Noise …, 2024 - researchgate.net
Stock price prediction is considered a classic and challenging task, with the potential to aid
traders in making more protable trading decisions. Signicant improvements in stock price …

A Comparative Study of Machine Learning Approaches for Stock Price Forecasting

A Mathur, P Fulwala, S Lal… - 2023 Global Conference …, 2023 - ieeexplore.ieee.org
The stock market displays significant fluctuations, which are affected by numerous factors,
including financial indicators, political events, environmental conditions, and a variety of …

[PDF][PDF] СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ КОМП'ЮТЕРНИМИ МЕРЕЖАМИ

АЄ Рудавін, ЄВ Демченко, СО Партика, АВ Демченко - 2023 - repository.kpi.kharkov.ua
75 мереж, методи їх захисту, які можуть бути застосовані для забезпечен Page 1 Сучасні
напрями розвитку інформаційно-комунікаційних технологій та засобів управління 75 …

Підходи до побудови онтологічних систем на різнорідних даних та виявлення кореляційних залежностей у них

АГ Пилипенко, ІВ Рубан - 2023 - repository.kpi.kharkov.ua
Анотація Метою доповіді є аналіз підходів до побудови онтологічних систем на
різнорідних даних, що уможливили би виявлення кореляційних залежностей в таких …

ШЕСТАЯ МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ" УПРАВЛЕНИЕ БИЗНЕСОМ В ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ

ТВ ПИМЕНОВА, МК ЦЕНЖАРИК - elibrary.ru
Работа посвящена возможностям применения графовых нейронных сетей для
решения задач в области рекомендательных систем, фондового рынка, а также …