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基于有無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的股價(jià)預(yù)測(cè)對(duì)比實(shí)證分析

發(fā)布時(shí)間:2024-02-24 15:33
  自股票作為一種投資工具被人們所熟知后,股票市場(chǎng)逐步滲透進(jìn)大眾的生活中,并且憑借其資產(chǎn)配置及價(jià)格再發(fā)現(xiàn)等功能,在國(guó)家經(jīng)濟(jì)中也發(fā)揮著舉足輕重的作用。越來(lái)越多的人嘗試從大量的、不完整的、模糊的股票歷史數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的、有價(jià)值的信息,從而進(jìn)行股票價(jià)格的預(yù)測(cè),并進(jìn)一步在股票市場(chǎng)中獲得較為可觀的收益。然而股票數(shù)據(jù)的波動(dòng)非線性性和復(fù)雜性等特性可以反映出股價(jià)的預(yù)測(cè)并不像想象中那么簡(jiǎn)單。近年來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)也是迅速崛起的一個(gè)分支,它在大眾傳媒中的應(yīng)用范圍和宣傳力度決定了機(jī)器學(xué)習(xí)算法在不久的將來(lái)必然可以取得巨大的進(jìn)步。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法也憑借其歸納計(jì)算能力在股票價(jià)格領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用,各類學(xué)習(xí)算法根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的輸入和輸出數(shù)據(jù)擬合出相應(yīng)的參數(shù),使得其訓(xùn)練出的模型達(dá)到誤差最小化。然而機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的回歸算法種類多樣,如何在不確定未來(lái)股價(jià)走勢(shì)的情況下選取適用于股票數(shù)據(jù)且預(yù)測(cè)精度較高的模型則成為現(xiàn)階段下人們需要考慮和解決的問(wèn)題。本文所要解決的主要問(wèn)題就是對(duì)比三種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法:支持向量機(jī)、k-最近鄰回歸和決策樹(shù)模型在股價(jià)預(yù)測(cè)方面的精確度,包括單一模型以及結(jié)合聚類方法的組合模型。本文在回顧各種股票預(yù)測(cè)方法,詳細(xì)闡述有...

【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖3-1上證綜指的收盤(pán)價(jià)格折線圖??同樣地,本文還選取同一時(shí)間段標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的數(shù)據(jù)

圖3-1上證綜指的收盤(pán)價(jià)格折線圖??同樣地,本文還選取同一時(shí)間段標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的數(shù)據(jù)

圖3-1上證綜指的收盤(pán)價(jià)格折線圖??同樣地,本文還選取同一時(shí)間段標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的數(shù)據(jù)。標(biāo)準(zhǔn)普爾500指??數(shù)記錄美國(guó)500家上市公司,由標(biāo)準(zhǔn)普爾公司創(chuàng)建并維護(hù)。它是以1941年至1943??年為基期,基期指數(shù)定為10,以股票上市量為權(quán)數(shù),按基期進(jìn)行加權(quán)計(jì)算的股票??指數(shù)。目前....


圖3-2標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的收盤(pán)價(jià)格折線圖??3.3數(shù)據(jù)預(yù)處理??

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^?^?^?^?^?^?^?^?^?^??date??圖3-1上證綜指的收盤(pán)價(jià)格折線圖??同樣地,本文還選取同一時(shí)間段標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的數(shù)據(jù)。標(biāo)準(zhǔn)普爾500指??數(shù)記錄美國(guó)500家上市公司,由標(biāo)準(zhǔn)普爾公司創(chuàng)建并維護(hù)。它是以1941年至1943??年為基期,基期指數(shù)定為10,以股....


圖3-3選取高斯核函數(shù)的支持向量機(jī)對(duì)上證綜指的預(yù)測(cè)效果??

圖3-3選取高斯核函數(shù)的支持向量機(jī)對(duì)上證綜指的預(yù)測(cè)效果??

^?^?^?4*?4^?^?^?^?^??date??圖3-2標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的收盤(pán)價(jià)格折線圖??3.3數(shù)據(jù)預(yù)處理??首先利用Python對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。其原理為:??,*=?口,??〇??其中,^和^分別為全部數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)均值為0,方差為??1....


圖3-4距離加權(quán)下k-最近鄰回歸對(duì)上證綜指的預(yù)測(cè)效果??-

圖3-4距離加權(quán)下k-最近鄰回歸對(duì)上證綜指的預(yù)測(cè)效果??-

?2〇?S?m?S?loo?m?mo??test?sel??圖3-3選取高斯核函數(shù)的支持向量機(jī)對(duì)上證綜指的預(yù)測(cè)效果??綜上所述,在使用支持向量機(jī)算法對(duì)股票數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),選取高斯核函數(shù)??時(shí)可以得到更為優(yōu)秀的結(jié)果,這是因?yàn)楣善睌?shù)據(jù)非線性的特點(diǎn),下章我們對(duì)模型??進(jìn)行組合預(yù)測(cè)時(shí),將....



本文編號(hào):3909220

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