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

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摘要：對(duì)于股票趨勢(shì)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)具有重要的商業(yè)價(jià)值，將股票趨勢(shì)預(yù)測(cè)任務(wù)轉(zhuǎn)化為二元分類(lèi)問(wèn)題，提出了一種基于改進(jìn)損失函數(shù)的股票預(yù)測(cè)方法，使用小波變換對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理，通過(guò)隨機(jī)森林算法對(duì)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(duì)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(cè)模型僅使用15個(gè)技術(shù)指標(biāo)作為輸入特征，對(duì)于不同市場(chǎng)的指數(shù)與個(gè)股仍然具有很好的預(yù)測(cè)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）