La predicción precisa de acciones juega un papel importante en los mercados financieros y puede ayudar a los inversores a tomar decisiones bien informadas y optimizar sus estrategias de inversión. Existen relaciones entre las acciones en el mercado, lo que lleva a una alta correlación en sus precios. Recientemente, se han propuesto varios métodos para explorar tales relaciones con el fin de mejorar los resultados de las predicciones. Sin embargo, trabajos anteriores se han centrado en explorar las correlaciones entre acciones, descuidando las características causales, lo que restringe el rendimiento predictivo. Además, debido a la diversidad de relaciones, los métodos existentes no pueden manejar simultáneamente relaciones dinámicas y estáticas. Para abordar las limitaciones de investigaciones previas, introducimos un nuevo marco de pronóstico de tendencias de acciones capaz de explorar las relaciones causales que afectan los cambios en los precios de las acciones de las empresas y extraer simultáneamente características dinámicas y estáticas para mejorar el rendimiento de las predicciones. Resultados experimentales extensos en el mercado de valores chino demuestran que el marco propuesto logra una mejora evidente en comparación con múltiples enfoques de vanguardia.