基于數(shù)據(jù)挖掘的我國股票市場有效性研究
【圖文】:
燕山大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士學(xué)位論文賬戶數(shù)的 99%以上,而機(jī)構(gòu)有效賬戶占比不到 1%,就市值規(guī)模來看,見圖 3-至 2016 年底,個(gè)人投資者市值占 A 股總市值的 40%,機(jī)構(gòu)投資者市值占比.2%,個(gè)人投資者仍然是我國 A 股市場的主要力量,但是由于機(jī)構(gòu)投資者的專業(yè)穩(wěn)定市場方面發(fā)揮了重要作用,因此,有必要加強(qiáng)對機(jī)構(gòu)投資者的培育。
- 32 -圖 4-1 滬深 300 指數(shù)技術(shù)指標(biāo)投資決策可視化樹真陽性率是被模型正確預(yù)測的正樣本的比例,這里的正樣本指收益率小于等于于 10%的實(shí)例,數(shù)值越高說明識別正樣本的準(zhǔn)確率越高,此次分類的真陽性率為0.991,數(shù)值很高,識別率較高;假陽性率是被模型錯(cuò)誤預(yù)測的負(fù)樣本的比例,負(fù)樣本指收益率大于 10%的實(shí)例,,數(shù)值越高說明越容易將負(fù)樣本誤判為正樣本,上表中假陽性率為 0.965,數(shù)值較高說明分類器的誤判率比較高。F 度量是查準(zhǔn)率和查全率的調(diào)和平均數(shù),F(xiàn) 度量值為 0.933 說明查準(zhǔn)率和查全率都比較高。MCC 取值[-1,1],其中 1 代表預(yù)測非常準(zhǔn)確,0 代表與隨機(jī)分類效果一樣,-1 代表預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果完全不一致,上表中 MCC 的值為 0.078,接近 0 說明此次分類接近隨機(jī)分類的效果,預(yù)測較差。接受者操作特征曲線面積取值[0,1],同樣的,越接近 1 說明分類器效果
【學(xué)位授予單位】:燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:F832.51
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本文編號:2685270
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