【摘 要】
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运用K-近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机这4种数据挖掘算法,基于2015-04-01—2016-03-31A股市场所有股票日交易数据,计算10个具有代表性的传统技术分析指标,抽取合适样
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运用K-近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机这4种数据挖掘算法,基于2015-04-01—2016-03-31A股市场所有股票日交易数据,计算10个具有代表性的传统技术分析指标,抽取合适样本,结合实际投资需求,构建4个股票强涨跌分类器。对样本数据进行测试,结果表明K-近邻具有较高的分类正确率,支持向量机具有较高的击中率。综合来看,K-近邻和支持向量机更适合于实际投资。
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