randomforest

"Random Forest" 在金融领域中是一种强大的机器学习算法，它通过构建多个决策树来获得更准确和稳定的预测。这种方法的核心优势在于其能够处理高维数据、减少过拟合、以及对异常值和非线性关系的一定稳健性。在信贷风险评估、股票市场预测、投资策略制定等金融应用场景中，Random Forest 通过从大数据中提取关键特征并进行高效的分类和回归分析，帮助金融专业人士做出更明智、数据驱动的决策。

基于随机森林模型的智能选股策略

导语

机器学习已经成为量化策略设计中的一大利器，了解各种机器学习算法的原理、特点、优劣，对于量化建模有着极大的帮助。因此，本系列【专题研究】介绍几种在资本市场中非常流行的机器学习算法及其在选股方面的相应应用，希望能对大家有所帮助。

随机森林是当前使用最广泛的机器学习集成算法之一。由于其简单灵活、不容易过拟合、准确率高的特性，随机森林在很多应用中都体现了较好的效果。

本文从单棵决策树讲起，逐步解释了随机森林的工作原理，然后将随机森林预测应用于二级市场，介绍了基于随机森林模型的智能选股策略。

什么是随机森林

随机森林是一种集成算法（Ensemble

更新时间：2024-06-08 13:08

随机森林的直观理解

导语

对于那些认为随机森林是黑匣子算法的人来说，这篇帖子会提供一个不同的观点。接下来，我将从4个方面去理解随机森林模型。

特征有多重要

在sklearn随机森林中使用model.feature_importance来研究其重要特征是很常见的。重要特征是指与因变量密切相关的特征，并且对因变量的变化影响较大。我们通常将尽可能多的特征提供给随机森林模型，并让算法反馈对预测最有用的特征列表。但仔细选择正确的特征可以使我们的目标预测更加准确。

计算feature_importances的想法很简单，但却很有效。

步骤

训练随机森林模型（假定有正确的超

更新时间：2024-05-20 02:09

用随机森林预测股价走势

机器学习已经广泛地应用在对于资产市场的分析中。但是，在浩如烟海的机器学习算法中，到底哪种算法能取得更优的预测效果呢？发表在《Applied Mathematical Finance》的这篇文章利用随机森林算法对股价d天之后的涨跌方向进行了预测。发现相比于SVM、线性判别分析等模型，随机森林可以取得更优秀的预测结果：能够达到85%-95%的准确率。

摘要

为了最小化预测误差，文章将预测股价的走势看做一个二分类问题（涨or跌），使用集成机器学习建模解决。文章里利用RSI（相对强弱指数）、KD随机指标、MACD等6个常用的技术指标作为分类的特征，对随机森林模型进行训练。最后发现，模型中

更新时间：2024-05-20 02:09

StockRanker选股+随机森林大盘风控

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间：2024-05-17 07:25

随机森林分类和随机森林回归哪个好，策略组平时优先用哪个

更新时间：2024-02-05 15:01

DeepAlpha短周期因子研究系列之：随机森林在量化选股中的应用

一、引言

DeepAlpha系列报告旨在从基础量价数据中，借鉴深度学习模型，应用于量化投资领域。学习模型包括：全连接深度网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、对抗生成网络(GAN)、ResNet、TabNet，同时报告将引入自然语义识别NLP领域近年热门算法如BERT、Transformer、GPT、XLNet等，尝试构建各类DeepAlpha模型。

本篇文章通过传统机器学习算法对相同的量价因子进行实验，方便与深度学习模型进行对比。