10.3778/j.issn.1002-8331.2001-0353
机器学习在股票预测中的应用综述
揭示股票市场运行规律一直是研究的热点,近些年机器学习方法在股票预测方面取得了不错的进展,相较于传统的基本面分析、技术分析等方法,显示了独特的优势.从股票预测研究的主要问题、特征工程和机器学习算法应用等三个方面,对近年来该领域的主要文献进行总结,并针对每种算法在应用中的特点与不足进行评述.围绕目前机器学习在股票预测上遇到的主要问题,从迁移学习、特征工程、深度学习模型融合等方面进行了深入的分析与展望.
股票预测、机器学习、支持向量机、深度学习、集成学习
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金青年基金;广州市科技计划项目
2020-06-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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