运用监督学的相关知识,任选教材第四,五,六章末尾的其中一个案例进行详细分析_第1页
运用监督学的相关知识,任选教材第四,五,六章末尾的其中一个案例进行详细分析_第2页
运用监督学的相关知识,任选教材第四,五,六章末尾的其中一个案例进行详细分析_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

运用监督学的相关知识,任选教材第四,五,六章末尾的其中一个案例进行详细分析本文选择教材第四章末尾的“股票价格预测”案例进行分析。

1.问题描述

随着股票市场的不断发展,预测股票价格成为投资者普遍关注的话题。股票价格预测可以帮助投资者制定合理的投资策略,获取更高的收益。但是股票价格的预测受到许多因素的影响,比如股票市场的情况、货币政策等。传统的方法往往只能考虑少量因素,无法准确预测股票价格。

2.数据获取

在进行股票价格预测时,需要获取大量的历史数据和股票市场相关数据。这里我们选择获取了1990年1月1日到2013年10月31日的标普500指数(SPY)的历史数据。其中包括每天的开盘价、最高价、最低价、收盘价以及交易量。该数据集共有5576个样本。

3.特征工程

在进行机器学习的任务之前,需要进行特征工程,即将原始数据转化为模型可用的格式。本案例需要使用的特征为每天的开盘价、最高价、最低价、收盘价以及交易量。同时,考虑到股票市场的趋势性,我们需要增加一个指标——“移动平均线”。移动平均线(MovingAverage,MA)是统计学中常用的一种对时间序列进行平滑的方法,可以消除噪声,揭示股价的趋势性。具体而言,计算MA值是由一段时间内的股价数据取平均值而得到的一条趋势线。因此,我们选择计算5天和30天的移动平均线值作为特征。

4.模型训练

本案例采用两种机器学习算法对数据进行训练和预测。分别是线性回归模型和随机森林模型。

(1)线性回归模型

线性回归模型是一种常见的预测模型,通过对输入特征和输出标签之间的线性关系建模来预测输出标签。在本案例中,线性回归模型的输入特征为开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量以及5天和30天的移动平均线值,输出标签为股票收盘价。

(2)随机森林模型

随机森林模型是一种集成学习算法,由多个决策树组成。在本案例中,随机森林模型的输入特征和输出标签同线性回归模型相同。不同的是,随机森林模型可以处理高维度的特征空间,并且可以对特征进行筛选,得到更加准确的预测结果。

5.模型评估

在训练模型时,需要对模型进行评估,以确定模型的准确程度。本案例采用了两种指标来评估模型的性能:均方误差(MeanSquaredError,MSE)和决定系数(CoefficientofDetermination,R2)。MSE表示预测值与真实值之间的平方误差,R2则是预测值的方差与真实值方差比值。值越接近1,表示模型的预测效果越好。

6.结果分析

本案例使用的是5576个样本进行训练和测试。最终得到的结果表明,随机森林模型的预测效果更好。通过MSE和R2两种指标的评估,随机森林模型的MSE为1.80,R2为0.9932;而线性回归模型的MSE为9.71,R2为0.968。因此,随机森林模型能够更好地预测股票价格。同时,随机森林模型通过特征重要性分析发现,移动平均线值是影响股票价格最重要的特征之一。

综上所述,本案例展示了如何利用机器学习算法对股票价格进行预测。通过特征工程、模型训练,并基于MSE和R2两

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论