基于CART和相似股的股票價格走勢預(yù)測算法研究
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目前預(yù)測股票價格大多都基于單支股票的歷史價格數(shù)據(jù)，并試圖找出其股價變化規(guī)律，訓(xùn)練出可預(yù)測價格的模型。但實(shí)際股票價格的波動會受眾多社會實(shí)時因素和投資者行為的影響，因此基于歷史數(shù)據(jù)的股票價格預(yù)測模型往往失效。為此，本文研究2100支股票中具有相似歷史價格變化的股票，并基于時間序列窗口滑動獲得用于預(yù)測模型的訓(xùn)練的數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)，使用決策樹CART（Classification and Regres-sion Trees）對預(yù)測結(jié)果數(shù)據(jù)做出判別。并與經(jīng)典的時間序列分析模型ARMA（Auto regressive Moving Average ModeD對股票價格走勢預(yù)測的結(jié)果進(jìn)行分析比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的方法預(yù)測結(jié)果的有效性。
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