【摘 要】
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近年来股票市场预测研究一直较受欢迎。大量研究者尝试基于多种数学模型的技术指数及机器学习技术预测股票价格或指数。尽管现有方法展示了较满意的预测成就,但是股票市场是
【机 构】
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池州学院数学计算机系,长江大学信息与数学学院
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近年来股票市场预测研究一直较受欢迎。大量研究者尝试基于多种数学模型的技术指数及机器学习技术预测股票价格或指数。尽管现有方法展示了较满意的预测成就,但是股票市场是升还是降的预测准确性很少被分析。用Wrap-per方法从由23个技术指标构成的原始特征集中选择最优特征子集,然后用混合不同分类算法的投票法来预测两股票市场的趋势。实验结果表明Wrapper方法比常用的Filter式特征选择算法如χ2-统计,信息增益,Relief F,对称不确定性,和CFS能有更好的性能。此外,提出的投票法超越单一的分类器如SVM,K最邻近,BP神经网络,决策树和Logistic回归。
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