摘要
采用机器学习算法中的随机森林模型,并通过选择七种常见股票市场投资指标作为特征值,来预测A股新能源汽车行业指数价格。通过分析变量重要性发现,平衡成交量、换手率及移动平均线收敛/发散指标对于使用随机森林方法预测新能源汽车行业股票价格是最为重要的三个指标,且重要性远超其他指标。进一步将随机森林方法与装袋法及决策树三种机器学习方法进行对比,结果发现,随机森林模型相较于其他方法在预测股票价格方面具有较高的准确性和可靠性,在新能源汽车行业股价预测中具有较好的表现。
作者
陈梦龙
樊骋
吴志鹏
Chen Menglong;Fan Cheng;Wu Zhipeng
出处
《吉林工商学院学报》
2024年第1期93-100,共8页
Journal of Jilin Business and Technology College
基金
2022年安徽高等学校省级科研重点项目(自然科学类)(2022AH052626)。
