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机器学习在股价预测上的应用
文献摘要：
近些年,机器学习在股票价格预测领域取得了不错的成绩.与传统基本面分析及技术分析相比较,使用机器学习方法能在各方面展现出独有的优势.文章使用了实际的股票交易数据,分别用随机森林算法以及梯度提升树(GBDT)算法进行建模,对单只股票的收益情况进行预测.实验结果表明,随机森林的解释性较高,但和GBDT模型的准确性相比略逊一筹,在比较后,实验将GBDT模型进行了少许的调参,该模型也达到了更好的预测效果.
文献关键词：
机器学习;随机森林;GBDT;股价预测
中图分类号：
作者姓名：
钱琦淼;张朵;王映艨;刘睿;蔡飞君
作者机构：
无锡太湖学院 会计学院, 江苏 无锡 214064
文献出处：
引用格式：
[1]钱琦淼;张朵;王映艨;刘睿;蔡飞君-.机器学习在股价预测上的应用)[J].中国市场,2022(21):7-10
A类：
B类：
股价预测,股票价格预测,不错,基本面分析,机器学习方法,股票交易,交易数据,随机森林算法,梯度提升树,GBDT,解释性,略逊一筹,较后,少许
AB值：
0.344769
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