【摘 要】
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随着中国股市规模的不断扩大,股市在经济生活中起着越来越重要的作用,越来越多的机器学习模型应用于股票投资活动.本文基于京津冀地区部分股票数据讨论了SVM、PCA-SVM以及RF-
【机 构】
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首都经济贸易大学管理工程学院;河北科技工程职业技术大学
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随着中国股市规模的不断扩大,股市在经济生活中起着越来越重要的作用,越来越多的机器学习模型应用于股票投资活动.本文基于京津冀地区部分股票数据讨论了SVM、PCA-SVM以及RF-SVM三种量化选股模型.研究结果显示,数据的降维处理对优化量化选股模型具有一定的作用,其中基于RF-SVM的选股模型分类效果相对较好,可以提高决策的可靠性和有效性,从而为保守投资者提供一个更加有效的工具.同时本文为优化其他机器学习选股模型提供了新思路.
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