Resumen:La predicción del movimiento de las acciones sigue siendo fundamentalmente desafiante debido a las complejas dependencias temporales, las modalidades heterogéneas y las relaciones entre las acciones que evolucionan dinámicamente. Los enfoques existentes a menudo no logran unificar los modelos estructurales, semánticos y adaptables al régimen dentro de un marco escalable. Este trabajo presenta H3M-SSMoE, una novedosa arquitectura multimodal basada en hipergrafo con razonamiento LLM y una combinación de expertos estructurados por estilo, que integra tres innovaciones clave: (1) un hipergrafo multimodal multicontexto que captura jerárquicamente dinámicas espaciotemporales detalladas a través de un hipergrafo de contexto local (LCH) y dependencias persistentes entre acciones a través de un hipergrafo de contexto global (GCH), empleando hiperbordes intermodales compartidos y Mecanismo de ponderación de divergencia de Jensen-Shannon para el aprendizaje relacional adaptativo y la alineación intermodal; (2) un módulo de razonamiento mejorado de LLM, que aprovecha un modelo de lenguaje grande congelado con adaptadores livianos para fusionar y alinear semánticamente modalidades cuantitativas y textuales, enriqueciendo representaciones con conocimiento financiero de dominio específico; y (3) una Mezcla de Expertos Estructurada por Estilo (SSMoE) que combina expertos de mercado compartidos y expertos especializados en la industria, cada uno parametrizado por vectores de estilo que se pueden aprender y que permiten una especialización consciente del régimen bajo una activación escasa. Amplios experimentos en tres mercados bursátiles importantes demuestran que H3M-SSMoE supera los métodos de última generación tanto en precisión predictiva como en rendimiento de inversión superiores, al tiempo que exhibe un control de riesgo eficaz. Los conjuntos de datos, el código fuente y los pesos de los modelos están disponibles en nuestro repositorio de GitHub: esta URL https.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 29 de octubre de 2025.
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