MATCC：通过市场趋势与跨时间相关性提升股票预测准确性与稳健性

MATCC：通过市场趋势与跨时间相关性提升股票预测准确性与稳健性

股票价格预测是金融领域的核心任务之一，旨在通过分析历史数据和市场信息，预测未来股票价格的走势。准确的股票预测不仅能够帮助投资者制定合理的投资策略，实现利润最大化，还能为金融机构提供定价衍生品和管理系统性风险的依据。随着大数据和人工智能技术的发展，基于机器学习和深度学习的方法在股票预测中得到了广泛应用。然而，由于股票市场受多种因素影响，价格波动复杂多变，预测的准确性始终难以保障。因此，研究者们不断探索新的方法，以提升股票预测的性能和稳健性。

一 本文概要

由于市场动态的非平稳性和复杂的市场依赖性，股票价格预测仍然面临诸多挑战。现有研究主要存在两个方面的不足：一是低估了市场趋势的重要性，过于依赖单一的股票数据来学习模式，难以有效捕捉潜在的市场趋势，导致模型性能欠佳；二是主要集中于时间对齐的特征相关性，较少探讨跨时间的股票相关性。为此本文提出了一种新颖的框架——MATCC（Market Trend and Cross-time Correlation model），旨在通过显式提取市场趋势作为指导信息，并分解股票数据为趋势和波动成分，同时设计精巧的结构以挖掘跨时间相关性。实验结果表明，MATCC在中美股市的多个真实数据集上，无论是在排名指标还是基于投资组合的指标上，都显著优于现有的基线方法了股票预测的准确性和稳健性，也为后续相关研究提供了宝贵的参考。

二 背景知识

2.1 股票价格预测的重要性

股票价格预测是金融领域的核心任务之一，旨在通过分析历史数据和市场信息，预测未来股票价格的走势。准确的股票预测不仅能够帮助投资者制定合理的投资策略，实现利润最大化，还能为金融机构提供定价衍生品和管理系统性风险的依据。随着大数据和人工智能技术的发展，基于机器学习和深度学习的方法在股票预测中得到了广泛应用。然而，由于股票市场受多种因素影响，价格波动复杂多变，预测的准确性始终难以保障。因此，研究者们不断探索新的方法，以提升股票预测的性能和稳健性。

2.2 时间序列分解技术

时间序列分解是一种将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差成分的技术，有助于理解数据的长期趋势和周期性波动。在金融领域，时间序列分解能够有效区分股票价格中的长期趋势和短期波动，从而提升预测模型的表现。常用的方法包括经典分解、季节性与趋势分解法（STL）以及基于Loess的分解方法。近年来，自动化分解方法如AutoFormer和FEDformer通过引入分解块，逐步提取隐藏变量中的长期趋势，进一步提升了时间序列预测的精度和稳定性。本文中，作者采用时间序列分解技术，将股票数据分解为趋势和波动成分，以增强模型对长期趋势的捕捉能力，减少随机噪声的干扰。

2.3 深度学习在股票相关性建模中的应用

股票相关性建模是股票价格预测中的关键环节，旨在揭示不同股票之间的相互影响和依赖关系。传统方法通常依赖预定义的关系图，限制了股票之间关系的多样性和动态变化。近年来，基于深度学习的方法通过引入图神经网络（GNN）、超图网络和自注意力机制等，能够动态地学习和建模股票之间的复杂相关性。例如，Transformer架构利用自注意力机制计算动态的股票相关性，具有较高的灵活性和适应性。然而，现有的深度学习模型在捕捉跨时间的股票相关性方面仍存在不足，难以充分利用时间维度上的信息。为此，MATCC框架通过引入跨时间相关性建模，进一步提升了股票相关性建模的效果，从而增强了股票价格预测的准确性。

三 本文方法

本文主要贡献在于提出了一种名为MATCC（Market Trend and Cross-time Correlation model）的新型股票价格预测框架，旨在解决现有方法在捕捉市场趋势和跨时间股票相关性方面的不足。具体贡献包括：

1. 市场-股票趋势指导模块：通过卷积操作显式提取市场趋势信息，并将市场趋势作为全局环境信息引导每只股票的特征表示。
2. 股票趋势分解模块：将股票数据分解为趋势和波动成分，有效减少随机噪声对模型的干扰，提升预测的稳健性。
3. 跨时间相关性建模模块：设计精巧的结构，保持股票的时间序列表示，捕捉时间和股票维度上的跨时间相关性。

MATCC框架包括下面四个主要组件：

市场-股票趋势指导模块

首先，构造市场状态表示向量，利用市场指数价格和交易量等特征描述当前市场状况。通过一维深度卷积显式提取市场趋势信息，并将其与个股特征相加，形成市场趋势指导的股票特征表示。该模块的核心在于显式提取市场趋势信息，并将其作为全局环境信息融入到个股特征中。具体步骤如下：

1. 市场状态表示：选取市场指数价格和交易量作为代表性特征，构造市场状态表示向量。包括当前和过去的市场指数价格及交易量的均值和标准差，以反映市场的波动性和规模。
2. 市场趋势提取：利用一维深度卷积操作对市场状态表示进行特征提取，获得市场趋势特征。相比于简单的池化操作，深度卷积能够独立捕捉不同通道的趋势模式，保留各通道的独立性。
3. 趋势指导：将提取的市场趋势特征与个股特征相加，形成市场趋势指导的股票特征表示。此举使得每只股票的特征表示不仅包含自身的历史信息，还包含市场整体趋势的指导信息。

股票趋势分解模块

将市场趋势指导后的股票特征数据进一步分解为趋势成分和波动成分。利用平均池化操作平滑局部不规则性，减少噪声干扰，并通过线性层增强趋势特征的表达能力。为了进一步提升模型对长期趋势的捕捉能力，作者设计了股票趋势分解模块，将每只股票的特征数据分解为趋势成分和波动成分：

1. 趋势与波动分解：通过平均池化操作平滑股票特征，得到长期趋势成分。波动成分则通过从原始特征中减去趋势成分获得，反映股票的短期波动性。
2. 特征增强：对趋势和波动成分分别应用一层线性变换，增强其表达能力。最终，将经过线性变换后的趋势和波动成分相加，得到具有丰富信息的股票特征表示。

相关性模块

该模块分为时间相关性和股票相关性两部分。时间相关性部分采用基于RNN的RWKV注意力机制，捕捉同一股票在不同时间步之间的信息交互，保持时间顺序的同时避免未来信息对过去的影响。股票相关性部分则通过自注意力机制动态建模不同股票之间在同一时间步的相关性，实现跨时间维度上的动态关联。该模块旨在通过时间相关性和股票相关性两方面建模跨时间的股票相关性。

1. 时间相关性建模：采用RWKV（Recurrent Weighted Key Value）注意力机制，针对每只股票的时间序列数据，捕捉不同时间步之间的相关性。RWKV结合了RNN和自注意力的优点，能够保持时间顺序并有效捕捉长期依赖关系，同时具有较低的时间和空间复杂度。
2. 股票相关性建模：在时间相关性建模的基础上，进一步通过自注意力机制在股票维度上进行特征聚合，动态建模不同股票之间的相关性关系。具体操作是对每个时间步的股票嵌入进行自注意力操作，实现跨股票之间的信息交换和关联建模。

股票嵌入聚合模块

通过相关性模块得到的股票时序嵌入，进一步通过时间注意力层进行聚合，生成最终的股票嵌入表示。该表示包含了市场趋势指导、股票趋势分解及跨时间相关性的信息，为后续的预测层提供了全面的特征支持。预测层采用线性层，将股票嵌入映射到未来的归一化收益率上，使用均方误差（MSE）作为损失函数进行优化。

四 实验分析

4.1 实验设置

为验证MATCC的有效性，作者在中美股市的三个真实数据集（CSI300、CSI800、S&P500）上进行了广泛的实验。数据涵盖2008年至2023年的日交易信息，采用前期数据作为训练集，中期作为验证集，后期作为测试集。特征提取采用公开的Alpha158指标，并对数据进行鲁棒的Z-score归一化处理，同时剔除极端标签以减少极端值对模型的影响。对比的基线模型包括LSTM、ALSTM、GRU、GAT、Transformer、DTML和MASTER等多种深度学习方法，评估指标涵盖排名指标（IC、RankIC等）和基于投资组合的指标（AR、IR）。

4.2 实验分析

实验结果显示，MATCC在所有三个数据集上均显著优于基线模型。在排名指标上，MATCC在CSI300、CSI800和S&P500数据集上的IC分别提升了约120%，在基于投资组合的指标上，AR和IR提升约300%。特别是在CSI800数据集中，MATCC的表现尤为突出，证明其在捕捉复杂市场动态和动态相关性方面具有显著优势。

通过对MATCC框架的各个模块进行消融实验，验证了每个模块的有效性。去除市场趋势指导模块（w/o MTG）和股票趋势分解模块（w/o STD）都会导致模型性能的显著下降，特别是在CSI800数据集中，去除这些模块影响更为明显。此外，去除时间相关性（w/o TC）和股票相关性（w/o SC）模块同样导致预测性能大幅下降，进一步证明了跨时间相关性建模的重要性。相比之下，使用传统Transformer或改进的Mamba模型替代RWKV进行时间相关性建模，MATCC的性能依然优越，彰显了RWKV机制的优势。

通过模拟“top30-drop30”策略，MATCC在测试期间的累积收益率曲线显著优于基线模型。在极端市场条件下，其他模型普遍出现显著的负收益，而MATCC依然能够保持正收益，尤其在CSI800数据集中表现尤为突出，充分展示了其在高波动性市场环境下的盈利能力和稳健性。

五 总结展望

本文提出的MATCC框架通过融合市场趋势和跨时间相关性，显著提升了股票价格预测的性能和稳健性。实验结果在中美两大股市的多个真实数据集上验证了其优越性，特别是在高波动性市场条件下，MATCC展现出了卓越的盈利能力和稳健性。未来的研究可以进一步优化MATCC的结构，探索更多维度的特征融合方式，同时扩展到更多国际市场进行验证。此外，随着金融市场的不断演变，MATCC有望在实际投资策略制定、风险管理和金融衍生品定价等领域发挥更大的应用价值。研究者还可以探讨将扩散模型等新兴方法与MATCC相结合，进一步提升模型的预测能力和适应性。