多数据源预测股价走势：股票越活跃，准确性就越高
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Forecasting Stock Price Movements with Multiple Data Sources: Evidence from Stock Market in China
作者：Zhongbao Zhou, et al.
出处：Physica A, 2020-03
摘要：作者使用了多种异构数据源来预测股价的走势，包括历史交易数据、技术指标、股票发布、新闻以及百度指数。作者主要关注活跃和不活跃的股票的独特预测模式，并且研究了单只股票在不同活动水平下支持向量机的预测能力。作者根据上述5种异构数据源，共构建了14种数据源组合，并且用了1天、2天、3天三种预测范围，从而研究中国A股市场在不同数据源组合和预测范围的股价走势的预测效果。
作者提出：**活跃和不活跃的股票的最优数据源组合是不同的。**当结合多种非传统的数据源时，主动股票达到了最高的准确性；而当结合传统及非传统的数据源时，非主动股票达到了最高的准确性。作者进一步将每只股票分为了非活跃时期、活跃时期、以及非常活跃时期，然后比较了同一支股票在不同时期的预测效果。
作者得出结论：对于大多数的数据源组合而言，股票越活跃，能得出的准确性就越高，说明了作者的方法在预测活跃和非常活跃时期的股票价格走势方面更有效。
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