LightGBM算法在短期股票的应用研究

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股票市场是金融市场的晴雨表,也是经济形势的直接体现。2020年初,新型冠状肺炎的爆发,也给股市带来了巨大的影响,美股在3月多次触发熔断,创下了历史,除美股外也有多个国家股市也发生了熔断,中国股市亦受到了波及。股市与我们的生活息息相关,股灾、熔断这些也不再是遥远的词汇,借助大数据兴起,通过机器学习方法探索一种股票市场短期预测的可能。首先,本文分析了以随机森林和支持向量机为主的机器学习在以股票市场为代表的领域的研究现状,然后对决策树、集成学习和分类回归树的基本原理进行了详细的介绍,为后期模型的建立提供理论基础。展现了从获取数据到处理数据再到利用数据建模并对训练好的模型进行评价的一个完整流程。在对数据处理的过程中,对异常值的处理和对数据格式的改变,为后期模型的建立打下了坚实的基础。然后在建模过程中详细描述了在基于历史数据的前提下,通过五折交叉检验来训练模型,并最终确定模型参数。最后将成功训练好的模型得出的预测结果与2015年1月的实际数据相比较,得到本文所提出的预测模型具有良好的预测能力,预测结果的均方根误差(RMSE)、平均百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)均在合理范围内。本文探索了机器学习在个股股票预测上的可能,拓宽了Light GBM框架的应用领域,也对股票价格精准预测提供了一种新的尝试。
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