基于时间序列子模式与多关系融合的股票投资选择模型研究

针对股票市场非平稳动态和复杂关联性带来的投资选择难题，研究人员提出了一种融合时间序列子模式（subpatterns）与多关系（short-term/long-term relationships）的TSMRF框架。该模型通过GRU和时序注意力机制捕捉股票局部特征，利用Transformer Encoder提取股票间短期关系，并融合行业长期关系，在SP 500等数据集上超越现有方法，为金融科技领域提供了更精准的投资决策工具。

　　

股票市场预测一直是金融科技领域的核心挑战，其高波动性和复杂关联性使得传统统计模型（如ARIMA）和机器学习方法（如SVM）难以捕捉非线性规律。尽管深度学习（如RNN、Transformer）在时序建模上取得进展，但现有研究仍存在两大盲区：一是忽视股票数据中局部子模式（如震荡、上升趋势）及其时序依赖关系；二是未能动态整合股票间短期关系（如突发事件影响）与长期行业关联。这些问题导致模型对市场同步变化规律的解析不足，直接影响投资决策的准确性。

为解决上述问题，山东科学技术发展项目支持的研究团队在《Pattern Recognition》发表论文，提出TSMRF模型。该研究通过GRU和时序注意力机制提取股票子模式，利用Transformer Encoder挖掘跨股票短期关系，并创新性地融合行业长期关系，最终在SP 500、CSI 500和CSI 300数据集上实现超越现有方法的预测精度。关键技术包括：（1）基于滑动窗口的子模式表征方法；（2）跨股票Transformer编码器捕捉短期关系；（3）门控机制融合多关系网络；（4）端到端的5日收益率（r^t
_{i
= (p^t+5
i}

• p^t
  _{i
  )/p^t
  i
  ）预测框架。}

子模式表征与时序依赖建模
通过GRU网络将股票时间序列X_i
∈R^T×F
分解为具有局部特征的子模式，并采用时序注意力机制捕捉子模式间的演变规律。实验显示该方法能有效识别震荡（如A/D子模式）和上升趋势（如B/C子模式）等典型形态。

跨股票短期关系学习
区别于传统相关系数矩阵（如DTW），直接通过Transformer Encoder学习不同股票子模式间的动态关联。在CSI 300数据中，该方法成功捕捉到突发事件导致的临时同步波动。

多关系融合机制
将短期关系与行业分类构成的长期关系通过门控网络融合，形成综合影响股票价格的关系矩阵。SP 500实验表明，融合后的关系网络能同时反映行业协同效应和短期市场联动。

端到端预测性能
通过联合优化子模式时序依赖和多关系融合模块，模型输出的收益率排序R?^t
在三个数据集上均显著优于基线模型，Top10组合累计收益最高提升23.7%。

该研究的创新性在于首次系统性地整合了股票数据的局部模式特征、跨模式时序依赖以及多层次市场关联。提出的TSMRF框架不仅为量化投资提供了新工具，其子模式分析思路和动态关系融合机制对高频交易、风险预警等领域均有启示意义。未来可进一步探索子模式与宏观经济指标的关联，以及多关系网络在跨市场套利中的应用。