【摘 要】
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由于股票价格波动的复杂性和动态性,预测股价走势多年来一直是研究人员关心的领域.将预测问题视为分类问题,以股票的异同移动平均线、平均趋向、相对强弱、布林线、强力指数五个技术指标和下周股价走势作为随机森林预测模型的特征,然后通过网格搜索优化随机森林模型的参数,构建基于技术指标的GS-RF股价走势预测模型.实验结果表明,相比于技术指标交易策略的收益率,使用GS-RF模型收益率最高、风险最小.
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系,上海 201824
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由于股票价格波动的复杂性和动态性,预测股价走势多年来一直是研究人员关心的领域.将预测问题视为分类问题,以股票的异同移动平均线、平均趋向、相对强弱、布林线、强力指数五个技术指标和下周股价走势作为随机森林预测模型的特征,然后通过网格搜索优化随机森林模型的参数,构建基于技术指标的GS-RF股价走势预测模型.实验结果表明,相比于技术指标交易策略的收益率,使用GS-RF模型收益率最高、风险最小.
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