基于机器学习的股票趋势预测方法研究

摘要

cqvip: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。