摘要
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.
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