【摘 要】
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股票是现代社会众多获取投资收益的投资方式之一。股票是股份公司获取资金的重要方式之一。股票预测一直是研究的重点与难点,人们为了在股票投资中获取收益,一直尝试不同的预测模型对股价及其走势进行预测,好的股价预测模型可以帮助股民获取更多的投资收益。时间序列模型由其时间复杂度低、短期预测有效而得到广泛应用。近几年机器学习得到了广泛研究与应用,许多机器学习算法被应用于金融问题的研究,如随机森林、神经网络和高斯
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股票是现代社会众多获取投资收益的投资方式之一。股票是股份公司获取资金的重要方式之一。股票预测一直是研究的重点与难点,人们为了在股票投资中获取收益,一直尝试不同的预测模型对股价及其走势进行预测,好的股价预测模型可以帮助股民获取更多的投资收益。时间序列模型由其时间复杂度低、短期预测有效而得到广泛应用。近几年机器学习得到了广泛研究与应用,许多机器学习算法被应用于金融问题的研究,如随机森林、神经网络和高斯过程回归等。本文采用数据驱动的方法,针对所选取的万科股价的特点,形成新的组合核函数,并利用粒子群算法对核函数的超参数进行优化,基于新的组合核函数建立单指标和多指标的高斯过程回归预测模型,对万科股价做出长短期预测。本文的主要工作如下:（1）针对高斯过程回归模型中核函数类型选择、核函数超参数求解初始迭代值的设置到目前为止没有统一理论支撑的问题,通过统计软件详细分析了单一核函数、组合核函数及核函数超参数对预测分布的影响,为后文的建模分析提供参考一定的参考。（2）利用粒子群算法对组合核函数的超参数进行优化,建立了基于组合核函数的单指标股价高斯过程回归预测模型,并对万科地产的股价做出了短期预测,将预测结果与ARIMA模型短期预测效果做对比,得出高斯过程回归预测模型预测精度高,稳定性好。（3）针对股票价格多个指标,采用传统的指标选取方法——过滤法,从多个指标中选取具有代表性的几个指标,建立多指标的高斯过程回归预测模型。利用粒子群算法对高斯过程回归模型中核函数的超参数进行优化,对万科地产的股价做出长期预测。
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