基于梯度提升决策树的上证50指数预测

赵雨婷¹

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作者信息

1. 海南大学经济学院海南省海口市 570228
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摘要

本文基于梯度提升决策树模型对上证50指数进行预测,并与目前主流的时间序列预测方法——长短期记忆模型和经典的机器学习分类模型——支持向量机做预测效果对比.实验结果显示,梯度提升决策树模型在上证50指数的预测效果和预测时间方面均优于其他两种模型,说明梯度提升决策树模型在股票价格指数预测的问题上有一定优势,在量化投资领域具有一定的应用价值.

关键词

梯度提升决策树/上证50指数/集成模型

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出版年

2020

科学与财富

四川省科教兴川促进会

科学与财富

ISSN：1671-2226

参考文献量1

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