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机器学习模型在股票价格时间序列分析中的应用与比较

         

摘要

cqvip:股票市场是国度经济的主要表现,股价的走势是股票投资者存眷的核心问题。由于股票价格固有的噪声环境和相对市场趋势的较大波动性,股价的拟合和预测是一个具有挑战性的问题。本文使用了随机森林、GBDT算法、神经网络、SVM等模型对股票价格时间序列进行了拟合。

著录项

  • 来源
    《电子世界》 |2021年第9期|66-70|共5页
  • 作者

    李超;

  • 作者单位

    美国华盛顿大学西雅图校区;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
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