用于股市预测的人工智能和机器学习的进步：技术和案例研究的全面分析

由googleglass创建，最终由bqtest150更新于2025-04-03 03:41 被浏览 59 用户

摘要

股市预测是一个经典但具有挑战性的问题，吸引了经济学家和计算机科学家的关注。交易活动涉及高风险，投资者可能会损失部分或全部投资金额，因此需要更智能的技术来辅助投资决策。

除了传统的金融数据，如价格和交易量，文本数据（如新闻和社交媒体）和宏观经济数据（如GDP和CPI）也可用于预测。这些数据类型可以提供历史数据中不存在的有用信息。

文章详细介绍了以下几种用于股市预测的机器学习算法：

1.支持向量机（SVM）：用于回归和分类问题，通过核技巧方法转换数据，寻找最佳边界。

2.随机森林（RF）：由多个决策树组成，通过聚合预测结果来提高准确性。

3.K最近邻（KNN）：基于最近邻数据点的分类或回归方法。

4.朴素贝叶斯（NB）：基于贝叶斯定理的分类算法，适用于实时预测。

5.可解释的正则化类别关联规则算法（RCAR）：基于规则的分类器，通过正则化逻辑回归技术开发模型。

6.长短期记忆网络（LSTM）：用于时间序列预测的循环神经网络，通过控制信息的输入、存储和输出来预测未来事件。

7.人工神经网络（ANN）：模拟人脑神经网络的结构，适用于预测分析。

文章回顾了多项相关研究工作，并总结了以下关键发现：

Indu Kumar等人的研究：比较了SVM、RF、KNN和NB等多种机器学习模型，发现随机森林在数据集较大时表现最佳，而朴素贝叶斯在数据集较小时表现较差。
W. Bao等人的研究：提出了结合LSTM、小波变换（WT）和堆叠自编码器（SAEs）的深度学习解决方案，用于股票价格预测。该方法通过WT去除噪声，SAEs提取深度特征，LSTM进行最终预测。
Mehar Vijh等人的研究：使用ANN和RF预测不同行业的公司收盘价，发现ANN在预测股票价格方面优于RF。
Wen Fenghua等人的研究：通过奇异谱分析（SSA）分解原始股票指数，结合SVM进行预测，发现SSA-SVM组合预测效果优于单独的SVM预测。

文章提出了一个新的股市预测方法，具体步骤如下：

1.从雅虎财经收集历史数据，包括开盘价、最高价、最低价和收盘价（OHLC）。

2.对数据进行预处理，并应用小波变换（WT）去除噪声。

3.使用堆叠自编码器（SAEs）对技术指标和OHLC变量进行多层训练，以提取深度特征。

4.应用门控循环单元（GRU）模型进行预测，GRU类似于LSTM，但结构更简单，计算更高效。

5.使用均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、平均偏差误差（MBE）、Theil不等式系数（Theil U）和相关系数（R）等指标评估预测准确性。

文章强调人工智能在股市预测中的重要性，并指出机器学习模型能够快速处理多种数据类型，为投资者提供决策支持。文章提出的新方法结合了小波变换、堆叠自编码器和门控循环单元模型，为未来的研究提供了一个初步的指导框架。