#股票预测

一篇把 LLM Agent 用于选股的论文，核心是用事件图做历史延续性修正，美股和港股回测净夏普都超过 1.6，量化圈可以看看。

这篇论文介绍了如何结合LSTM和XGBoost来预测股票回报，比单独使用LSTM效果更好，对金融从业者可能有参考价值。

要预测股票涨跌？这篇论文搞了个自适应 Transformer，把95个金融指标分成11组，根据市场风向调整注意力，还省了15%的算力。

这篇论文在股票预测上用改进的Transformer和数据增强，在VN30和标普500上效果比堆模型还管用，值得看看具体方法。