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机器学习在金价时间序列预测中的应用

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  • 万方数据
  • 维普
文章利用COMEX黄金期货每日收盘价共 2019 个数据点,探讨机器学习技术在黄金价格时间序列预测中的应用与效能.数据集被分为 80%的训练集和 20%的测试集,以评估预测模型的准确性和泛化能力.首先,以ARIMA(3,1,3)作为基线模型,其性能表现不佳.随后,运用多种机器学习模型进行比较分析,包括长短期记忆网络(LSTM)、BP 神经网络、随机森林模型以及小波神经网络,以评估它们在金价预测中的性能.最后,小波神经网络在测试集上的性能指标显示出良好的预测精度,同时BP神经网络也展现了卓越的预测能力,共同印证了机器学习技术在黄金价格预测领域的有效性.文章的结果对于金融市场分析师和投资者来说,提供了一个强有力的工具,以更准确地理解和预测黄金市场的动态.

王星月、王晓玲

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山西大同大学 数学与统计学院,山西 大同 037000

金价预测 时间序列分析 机器学习 小波神经网络 预测评估

2024

统计与管理
河北省统计科学研究所

统计与管理

CHSSCD
影响因子：0.269
ISSN：1674-537X
年,卷(期)：2024.39(10)