基于多种统计学习算法的股票价格预测
42页1、目录1引言11.1 研究的问题与背景11.2 研究的意义11.3 国内外文献综述11.3.1国内研究现状11.3.2 国外研究现状31.4研究方法32相关理论概念界定52.1 统计学习算法52.2 股票价格预测52.3 基于统计学习算法的股票价格预测53 股票价格影响因素分析64 统计学习算法下的股票价格预测94.1 数据处理94.2 模型评估指标114.2.1 RMSE114.2.2 MAPE124.3 建立预测模型124.3.1 Last Value124.3.2 移动平均线134.3.3 线性回归164.3.4 XGBoost184.3.5 LSTM244.3.6算法模型分析结果315总结33参考文献:33致谢35论文题目:字体:楷体,字号:小一基于多种统计学习算法的股票价格预测论文题目:字体:楷体,字号:小一摘要:随着我国经济的不断发展,股票市场成为了投资者们的攻略之地。但由于股票高风险的特性,股票投资可能导致投资者的投资在片刻间化为乌有。为了避免损失或者想得到收益,各个领域的学者和专家都对股价进行了研究和预测,并且给出了各自的研究方法。目前在股票预测领域,预测的算法有很多,而
2、本文以VIT三年的股票价格作为数据,通过Last Value的算法、移动平均线的算法、线性回归的算法、XGBoost的算法和LSTM的算法这五种统计分析算法进行比对,简单研究预测股票价格。关键词:股票;股价;学习算法;预测Stock price prediction based on a variety of statistical learning algorithmsAbstract: The stock market has become a go-to place for investors in Chinas booming economy. But because of the high-risk nature of stocks, investing in stocks can cause investors to lose their money in a moment. In order to avoid losses or gain, scholars and experts in various fields have studied and predicted
3、stock prices and given their own research methods. At present, many prediction algorithms are presented in the field of stock forecasting. In this paper, the stock price of VIT for three years is used as the data, and five statistical analysis algorithms, such as the algorithm of Last Value, the algorithm of moving average, the algorithm of linear regression, the algorithm of XGBoost and the algorithm of LSTM, are compared to simply study and predict the stock price.Keywords: stock;the price of
4、the stock; learning algorithm; predictionI1引言1.1 研究的问题与背景随着股票市场的逐渐发展壮大,股票市场变得越来越规范和成熟。股票市场的蓬勃发展激发了人们的投资意识,吸引了一波又一波的投资者进驻其中。股票作为投资工具,其高投入高风险高收益的特性,使得人们为之痴狂。身为一个投资者参与到股票交易中,为了获取较高的利益回报,使得我们必须掌握市场的变化趋势和变化规律,从中预测出合适的买卖点,获取较高的收益。在信息科学技术走向成熟和学习算法十分流行的当下,利用统计学习算法对股票价格进行预测,能够帮助投资者们减少损失,寻找时机,还能为国家稳定和调控股票市场提供前期预知帮助。1.2 研究的意义股票市场对国家经济发展具有重要的影响作用。人民生活在国家强大的同时不断改善,人民手里掌握着除了日常开销之外的多余储蓄,促进了投资意识和投资观念的进步。股票市场成了人民理财的选择。股票价格的波动不仅关系到投资者的切身利益,还与经济、政治等方面息息相关。研究股票价格可以使政府制定相应的宏观经济政策来稳定国家市场经济的发展。预测股票价格能够帮助投资者在一定范围对股票的买卖
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