声明
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 文献综述
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 综述小结
1.3 本文结构及框架
1.4 本文创新之处
2 机器学习算法理论
2.1 支持向量机
2.2 随机森林
2.3 极端梯度提升树
3 股指预测模型构建
3.1 模型建立
3.2 模型输入
3.2.1 输入特征标准化处理
3.2.2 模型输入方式改进
3.3 模型输出
3.4 模型性能度量
3.4.1 准确率
3.4.2 ROC曲线和AUC值
4 股指涨跌预测模型实证分析
4.1 数据选取与说明
4.2 实证结果分析
4.2.1 支持向量机实证结果分析
4.2.2 随机森林实证结果分析
4.2.3 极端梯度提升树实证结果分析
4.3 模型结果对比分析
5 改进的股指涨跌预测模型实证分析
5.1 实证结果分析
5.1.1 支持向量机实证结果分析
5.1.2 随机森林实证结果分析
5.1.3 极端梯度提升树实证结果分析
5.2 改进的模型结果对比分析
5.3 改进前后模型对比分析
6 研究结论与展望
6.1 研究结论
6.2 研究展望
参考文献
攻读学位期间研究成果
致谢
东华大学;
