【摘 要】
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股票是一种高风险且高收益的投资项目,投资者利用股票价格的变化得到差价收益。本文提出全新的模型对股票涨跌率进行三分类,根据结果为投资者在第二日开盘时提出买入、持中或
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股票是一种高风险且高收益的投资项目,投资者利用股票价格的变化得到差价收益。本文提出全新的模型对股票涨跌率进行三分类,根据结果为投资者在第二日开盘时提出买入、持中或卖出建议。本文提出一种全新的自适应级联决策树模型(Ada-CDT),将级联结构和结合,本文的创新为:一、引入错分代价系数对算法进行改进,增加实际意义;二、建立全新的模型,每层级联结构由决策树组成,弱分类器通过规则连接,这里的为引入代价系数后的改进算法;三、对股票涨跌率标签进行研究,确定分类标签阈值,选择处作为标签分类数值;并对同金融证券类型的股票进行相关性分析,选择强相关性的股票进行实证分析。将新模型Ada-CDT应用于股票分类上,根据收益对股票进行三分类,以中信证券股票(代码:600030)为基础股票,再选择其他同类型强相关性的13只股票进行实证分析,通过ROC曲线和AUC值来对模型进行评估,并对比四种算法。结果发现构建的模型在证券类股票上相较于其他算法有很好的分类效果。
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