基于股票相关性对五种股票预测的线性回归方法的对比分析
通常来说,不同行业股票之间会有一些内禀属性,即意味着其价格会具有特定的相关性.本文参考证监会公布的最新行业分类,在上证综指中选择出18支不同行业的股票的日涨跌幅,通过特定的处理和筛选得到1支预测的目标股票和4支影响因子股票.随后利用最小二乘法、岭回归法、lasso法、贝叶斯岭回归法和多项式回归的方法对股票的价格进行训练和预测,并对这五种方法的预测结果进行对比分析.结合分析结果,在训练的拟合效果方面,多项式回归的效果为五种方法中最优,而在预测效果方面,最小二乘法、贝叶斯岭回归法和岭回归法的效果相近,且均在五种线性回归方法中占优.实验不考虑目标股票自身的历史数据发展规律,而是探究其他股票涨跌对预测股票带来的走势影响,对未来投资者和研究作者具有一定的参考价值.
股票、线性回归、对比分析
F832(金融、银行)
2022-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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