结合传统因子输入到LSTM
通过以上操作 ， 我们得到了从新闻共现矩阵得到的股票表征， 然后与传统因子 （量价因子）结合得到LSTM的输入：
以上三个步骤 ， 从左到右 ， 如上图所示 。 其中 ， 量价因子一共有337个 ， 以下展示了部分：
实证结果

• 新闻数据：新浪财经2009-2018年的数据 ， 平均每篇新闻有2.94个股票
• 数据集划分：训练集3年 ， 验证集1年 ， 测试集1年 ， 其中验证集用于超参数调整 。

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【新闻共现：股票长期与动态关联性表征的因子挖掘】实证结果本身并不重要 ， 重要的是本文给我们对于新闻共现的挖掘提供了一个思路 ， 主要是同时从新闻共现中提取股票长期关联和短期关联的表征 ， 并与传统因子进行结合 。