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基于机器学习的选股研究
基于机器学习的选股研究
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万方数据
中文摘要：
在选股决策中,应用多因子选股模型和机器学习算法对股票数据进行量化处理,确定优秀因子,分类描述各股预期表现,进而优化组合强势股票,有助于实现收益最大化的目标.本文以机器学习中的AdaBoost算法为依托,提出基于AdaBoost算法的选股模型优化设计,期望对投资者的选股决策有所帮助.
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作者：
魏清晨
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作者单位：
518054 深圳昆腾信息科技有限公司 广东 深圳
关键词：
机器学习
多因子模型
AdaBoost算法
出版年：
2019
数字化用户
数字化用户
ISSN：
年,卷(期)：
2019.
25
(31)
参考文献量
2
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