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摘要
通过科学的方法对股票价格进行预测，对投资者个人和金融机构来说具有重要
的意义。但现有的股票预测模型多数仅研究时间点数据，这导致其：存在长序列学
习能力差、不具备学习前后时间步联系的能力、股票数据重复训练的问题。为此，
本文重点对股票数据特征表示方法、股票价格预测模型结构设计展开研究。
为解决上述问题，本文基于Transformer模型，结合傅里叶频率注意力和短期
因果趋势分解设计得到Stockformer模型，选用旅游行业的股票价格数据作为研究
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