Stock Movement Prediction with Multimodal Stable Fusion via Gated Cross-Attention Mechanism
作者: Chang Zong, Hang Zhou
分类: q-fin.CP, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-06-06 (更新: 2024-12-02)
备注: 14 pages, 10 figures
DOI: 10.1007/s40747-025-02023-3
💡 一句话要点
提出MSGCA模型，通过门控交叉注意力机制实现多模态稳定融合，提升股票走势预测精度。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 股票预测 多模态融合 门控注意力 交叉注意力 量化投资 金融市场 时间序列预测
📋 核心要点
- 现有股票预测方法忽略了多模态数据复杂性，且未充分解决数据稀疏性和模态间语义冲突问题，导致模型性能不稳定。
- 论文提出MSGCA模型，利用门控交叉注意力机制，稳健融合财务指标、新闻文档和关系图等多模态信息，提升预测精度。
- 实验结果表明，MSGCA在四个多模态数据集上均优于现有方法，性能提升显著，最高达31.6%，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
准确预测股票走势对投资策略至关重要。股票价格受多种信息形式的影响，包括财务指标、情感分析、新闻文档和关系结构。然而，主流分析方法倾向于仅处理单模态或双模态数据源，忽略了多模态数据的复杂性。此外，数据稀疏性和模态间语义冲突等问题也常被现有模型忽视，导致性能不稳定并限制了实际应用。为了解决这些缺点，本研究提出了一种名为多模态稳定融合与门控交叉注意力（MSGCA）的新架构，旨在稳健地整合多模态输入以进行股票走势预测。MSGCA框架包含三个组成部分：（1）三模态编码模块，负责处理指标序列、动态文档和关系图，并标准化其特征表示；（2）跨特征融合模块，其中主要和一致的特征通过一对门控交叉注意力网络引导三种模态的多模态融合；（3）预测模块，通过时间和维度缩减来细化融合特征，以执行精确的走势预测。实证评估表明，MSGCA框架超越了当前领先的方法，在四个多模态数据集上分别实现了8.1%、6.1%、21.7%和31.6%的性能提升，这归功于其增强的多模态融合稳定性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决股票走势预测中，现有方法无法有效融合多模态数据，且易受数据稀疏性和模态间语义冲突影响的问题。现有方法通常只关注单模态或双模态数据，忽略了股票市场信息的复杂性，导致预测精度不高，鲁棒性差。
核心思路：论文的核心思路是通过门控交叉注意力机制，实现多模态信息的稳定融合。通过门控机制选择性地关注重要特征，抑制噪声信息，从而提高模型对不同模态数据的理解和整合能力。交叉注意力机制则用于捕捉不同模态之间的关联性，弥补数据稀疏性带来的影响。
技术框架：MSGCA框架包含三个主要模块：（1）三模态编码模块：分别对财务指标序列、动态新闻文档和关系图进行编码，得到统一的特征表示。（2）跨特征融合模块：利用门控交叉注意力网络，将三种模态的特征进行融合。该模块包含两个门控交叉注意力网络，分别用于引导主要特征和一致性特征的融合。（3）预测模块：对融合后的特征进行时间和维度上的缩减，最终输出股票走势的预测结果。
关键创新：论文的关键创新在于提出了门控交叉注意力机制，用于多模态信息的稳定融合。与传统的注意力机制相比，门控机制能够更好地控制信息的流动，选择性地关注重要特征，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。交叉注意力机制则能够捕捉不同模态之间的关联性，弥补数据稀疏性带来的影响。
关键设计：在三模态编码模块中，论文使用了LSTM、Transformer等模型对不同模态的数据进行编码。在跨特征融合模块中，门控交叉注意力网络的具体结构未知，但可以推测其包含门控单元和交叉注意力单元。预测模块使用了全连接层进行时间和维度上的缩减，最终输出股票走势的预测结果。损失函数未知，但推测使用了交叉熵损失函数或均方误差损失函数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
MSGCA模型在四个多模态数据集上均取得了显著的性能提升，分别达到8.1%、6.1%、21.7%和31.6%。这些提升表明，MSGCA模型能够有效地融合多模态信息，提高股票走势预测的准确性和稳定性。相较于现有方法，MSGCA在处理数据稀疏性和模态间语义冲突方面表现更佳。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于量化投资领域，辅助投资者进行股票走势预测，制定更有效的投资策略。通过融合财务指标、新闻舆情和公司关系等多模态信息，能够更全面地评估股票价值，降低投资风险。未来，该方法还可扩展到其他金融市场的预测分析，例如外汇、期货等。
📄 摘要（原文）
The accurate prediction of stock movements is crucial for investment strategies. Stock prices are subject to the influence of various forms of information, including financial indicators, sentiment analysis, news documents, and relational structures. Predominant analytical approaches, however, tend to address only unimodal or bimodal sources, neglecting the complexity of multimodal data. Further complicating the landscape are the issues of data sparsity and semantic conflicts between these modalities, which are frequently overlooked by current models, leading to unstable performance and limiting practical applicability. To address these shortcomings, this study introduces a novel architecture, named Multimodal Stable Fusion with Gated Cross-Attention (MSGCA), designed to robustly integrate multimodal input for stock movement prediction. The MSGCA framework consists of three integral components: (1) a trimodal encoding module, responsible for processing indicator sequences, dynamic documents, and a relational graph, and standardizing their feature representations; (2) a cross-feature fusion module, where primary and consistent features guide the multimodal fusion of the three modalities via a pair of gated cross-attention networks; and (3) a prediction module, which refines the fused features through temporal and dimensional reduction to execute precise movement forecasting. Empirical evaluations demonstrate that the MSGCA framework exceeds current leading methods, achieving performance gains of 8.1%, 6.1%, 21.7% and 31.6% on four multimodal datasets, respectively, attributed to its enhanced multimodal fusion stability.