Stock_Price_Prediction_with_GCN

简介：
本研究运用图卷积网络（GCN）模型对股票价格进行预测，通过分析股票之间的关联性来提高预测精度。 GCN_stock_price_prediction 是一个利用图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）进行股票价格预测的研究项目或应用。该项目旨在通过分析股票市场中的复杂关系网，如公司之间的关联、新闻事件的影响等，来提高对股价走势的预测精度。 采用GCN技术是因为它能够在保留节点特征的同时捕捉到图结构数据中重要的拓扑信息，这对于理解金融市场上的非线性依赖和动态变化至关重要。通过对历史交易数据以及其它相关因素的学习建模，该项目能够为投资者提供有价值的参考依据，帮助做出更明智的投资决策。 需要注意的是，在实际应用过程中还需考虑模型的实时更新能力、计算资源需求等因素，并结合其他分析手段共同使用以达到最佳效果。