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龙图腾网获悉安徽工业大学科技园有限公司申请的专利一种基于贝叶斯优化的CLATT股票相关性预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119048229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410455903.2，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权一种基于贝叶斯优化的CLATT股票相关性预测方法是由邰伟鹏;罗安;王双奇;滕庆勇;李伟;姜太平设计研发完成，并于2024-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯优化的CLATT股票相关性预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于贝叶斯优化的CLATT股票相关性预测方法，包括构建数据库，包括至少一段时间内的股票数据和对应的因子数据；对数据库中的数据进行预处理，并计算不同因子间的相关性矩阵，剔除强相关的因子；基于多因子模型对股票收益率数据分解，计算得出对应的因子值，并使用皮尔逊相关系数计算股票间的相关性数据；将股票收益率数据与相关性数据融合拼接得到输入向量，以此增强输入数据的多源性，提高预测精度，并且输入至预测模型中，输出预测结果，具有更高的准确性和鲁棒性，适用于各种股票组合条件。

本发明授权一种基于贝叶斯优化的CLATT股票相关性预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯优化的CLATT股票相关性预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建数据库，包括至少一段时间内的股票数据和对应的因子数据； S2、对数据库中的数据进行预处理，并计算不同因子间的相关性矩阵，剔除强相关的因子； 预处理为：对股票数据和因子数据中异常值进行处理，使得其回归合理水平，并使用零-均值标准化方法对原始数据进行划分后并进行标准化，对标准化后的数据进行中性化； 对于异常值处理具体为： 计算输入序列的中位数：Mid＝MedianX； 计算X序列的分位的值M14,和分位的值M34 gap1＝M34-M14，gap2＝M12-M14 其中，极值处理后的序列为： 当X14-1.5*gap2，则X＝M14-1.5*gap2； 当X14+1.5*gap1，则X＝M34+1.5*gap1； S3、基于多因子模型对股票收益率数据分解，计算得出对应的因子值，并使用皮尔逊相关系数计算股票间的相关性数据； S4、将股票收益率数据与相关性数据融合拼接得到输入向量，并且输入至预测模型中，输出预测结果； 预测模型采用CNN和若干BiLSTM层叠加以及注意力机制组合而成，并使用贝叶斯算法进行优化，直到确定最优超参数。

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