基于机器学习的股票指数预测研究

来源 :河南大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kb8iii

【摘要】

：

股票指数是一个非线性的动态时间序列,它具有高波动、低稳定、噪声大、易受外界因素干扰等特性,这些特性使得股票指数准确预测成为一个非常有挑战性的问题。研究发现股票指数基础数据特征间存在多重共线性与噪音干扰等问题,这些问题往往导致股票指数预测模型精度的严重下降;此外,研究还显示不同结构的机器学习模型性能存在较大差异性,这些差异性导致不同模型在同一支股票指数预测中的表现大相径庭。本文在股票指数价格短时预测

【作者】

：

耿旭东

【出处】

：

河南大学

【发表日期】

：

2020年01期

【关键词】

：

Xgboost 动态权重集成学习时序预测

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