基于特征優(yōu)化與損失函數(shù)改進(jìn)的股票預(yù)測模型

打開文本圖片集

摘要：對于股票趨勢的準(zhǔn)確預(yù)測具有重要的商業(yè)價(jià)值，將股票趨勢預(yù)測任務(wù)轉(zhuǎn)化為二元分類問題，提出了一種基于改進(jìn)損失函數(shù)的股票預(yù)測方法，使用小波變換對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理，通過隨機(jī)森林算法對技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行篩選。實(shí)驗(yàn)選擇了滬深300等指數(shù)與個(gè)股，對提出的改進(jìn)方案進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明改進(jìn)后的預(yù)測模型僅使用15個(gè)技術(shù)指標(biāo)作為輸入特征，對于不同市場的指數(shù)與個(gè)股仍然具有很好的預(yù)測能力，模型平均準(zhǔn)確率達(dá)到60.6%，平均精確率達(dá)到62.2%。（剩余4056字）