基于机器学习的股价预测

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中文摘要：沪深300指数是表现良好的300只上市公司构成的,可以很好地反映中国股票市场的状态.本文挑选沪深300指数成分股中的10只股票,研究了机器学习在股票价格预测中的作用.我们使用的机器学习方算法包括人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和高斯朴素贝叶斯.同时,选取RSI、OBV、动量等14项技术分析指标,结合编程工具python和SK-learn包进行实证研究.不同模型的预测结果表明,在我们的数据集上,随机森林模型的预测性能优于其他模型,而高斯朴素贝叶斯模型的整体预测性能则不如其他模型.

作者：

邓双艳

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关键词：

机器学习股票预测人工神经网络支持向量机随机森林高斯朴素贝叶斯

出版年：

2020

新商务周刊

ISSN：

年,卷(期)：2020.(10)

参考文献量1