基于特征優(yōu)化與損失函數(shù)改進的股票預(yù)測模型

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摘要：對于股票趨勢的準確預(yù)測具有重要的商業(yè)價值，將股票趨勢預(yù)測任務(wù)轉(zhuǎn)化為二元分類問題，提出了一種基于改進損失函數(shù)的股票預(yù)測方法，使用小波變換對原始數(shù)據(jù)進行去噪處理，通過隨機森林算法對技術(shù)指標進行篩選。實驗選擇了滬深300等指數(shù)與個股，對提出的改進方案進行驗證，結(jié)果表明改進后的預(yù)測模型僅使用15個技術(shù)指標作為輸入特征，對于不同市場的指數(shù)與個股仍然具有很好的預(yù)測能力，模型平均準確率達到60.6%，平均精確率達到62.2%。（剩余4056字）