本文首先介绍了股票指数在金融市场上的重要性,着重强调了机器学习应用于金融数据分析的科学性和有效性。在国内和国外的各种研究中,机器学习方法都展示出了不同于传统方法的优异结果。其次,由于沪深300指数在金融市场上的重要地位,本文选择沪深300指数作为对象,运用理论推导和实证分析相结合的方法以及定量实验和定性分析相结合的方法开展了研究。现今,关于股票指数多分类的问题仍然具有挑战性,良好的分类的结果往往可以为投资者的决策提供参考。本文针对这一类问题进行研究,计算不同时间间隔的股票指数收益率和相应的分位数来确定样本的标签,构造三分类数据集。然后,为了从不同的角度筛选特征,采用了三种特征选择方法,分别为信息熵增益、Relief F算法、主成分分析法获取特征重要性排序。本文提出了基于特征选择的股票指数多分类集成模型,并通过编写Python代码来进行实证分析。在模型建立的过程中,利用卷积层和循环层构建网络结构,再结合支持向量机组成模型,通过OWA算子对三种特征选择方法与模型分别结合得到的输出值进行集成,计算最终预测结果。最后,通过在不同时间间隔数据集上进行拟合实验,在多种评价指标上,包括准确率、F1-score、AUC值,体现出了更好的分类效果。本文提出的基于特征选择的股票指数多分类集成模型中,采用三种特征选择方法降低维度提高运算速度,同时保留关键信息。卷积层和循环层保证了连续的时间序列信息被充分学习,然后结合支持向量机增强了模型的非线性表达能力,体现了其只利用部分支持向量的分类原则的高效性。根据三种特征选择方法分别与模型结合的分类结果,OWA算子可对模型输出值进行集成,实现模型优化、提高分类准确率的结果。