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基于机器学习的股票趋势预测方法研究

作者:黄敏健; 刘钰萱机器学习股票预测python

摘要:随着我国经济制度和保障体制的不断完善,越来越多的人投入到股票交易市场中,而在错综复杂的股票市场中,根据股价趋势选取最优股并采取适当的交易策略,是投资者和相关学者的讨论中亟待解决的问题,如何有效地对股票趋势进行预测成为研究领域的一个热门。根据上市公司的股票数据和变化情况,运用4种机器学习模型对股价进行预测,实验结果表明,各类模型可以提高预测的准确率,相较于K近邻、逻辑回归模型以及支持向量机模型,使用Tensorflow建立的模型各类评价指标上都表现出最好的预测结果。不同模型在结合金融投资特征适当调整之后,预测准确率有一定的提升。根据以上数据和分析,评价各种机器学习算法模型在股票趋势预测方面的效用。

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现代盐化工

《现代盐化工》(双月刊)创刊于1974年,由江苏省苏豪控股集团有限公司主管,江苏苏豪传媒有限公司、江苏省盐业集团有限责任公司主办,CN刊号为:32-1852/TS,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《现代盐化工》主要刊登制盐工业、化学工业、食品化学、生产工业如服装化工等相关的国内外先进科学技术,介绍盐及化工各专业的新工艺、新经验、新成果、新技术,传递科技信息,交流学术研究。

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