解析财经新闻影响：一种基于几何超图的新型人工智能方法

在快速变化且波动剧烈的金融市场中，基于财经新闻准确预测股票走势对投资者和分析师至关重要。传统模型通常难以捕捉新闻事件与市场反应之间错综复杂且动态变化的关系，限制了其提供可操作见解的能力。本文介绍了一种新颖的方法，通过开发几何超图注意力网络 (GHAN) 来利用可解释人工智能 (XAI) 分析财经新闻对市场行为的影响。几何超图通过允许边连接多个节点来扩展传统的图结构，有效地对金融实体和新闻事件之间的高阶关系和交互进行建模。这种独特的能力能够捕捉复杂的依赖关系，例如单个新闻事件对多只股票或行业的同步影响，而这正是传统模型经常忽略的。通过在超图中引入注意力机制，GHAN 增强了模型聚焦于最相关信息的能力，确保了更准确的预测和更好的可解释性。此外，我们采用基于 BERT 的嵌入来捕捉财经新闻文本的语义丰富性，从而提供对内容的细致理解。使用一个全面的财经新闻数据集，我们的 GHAN 模型解决了财经新闻影响分析中的关键挑战，包括高阶交互的复杂性、模型可解释性的必要性以及金融市场的动态特性。在 GHAN 中集成注意力机制和 SHAP 值确保了透明度，突出了驱动市场预测的最具影响力的因素。实证验证证明了我们的方法相对于传统情感分析和时间序列模型的优越有效性。