基于机器学习模型的股价短期预测

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究意义

1.3 文献综述

1.3.1 国内文献综述

1.3.2 国外文献综述

1.4 研究目标

1.5 研究对象与方法

1.6 本文的创新点

第2章 股票价格预测基本理论与方法

2.1 影响股票价格的因素

2.2 股票价格预测的难点

2.3 股票价格预测的常用方法

第3章 机器学习算法介绍

3.1 XGBoost 算法

3.1.1 XGBoost算法原理

3.1.2 XGBoost算法优缺点

3.1.3 XGBoost算法参数

3.2 BP 神经网络算法

3.2.1 BP神经网络算法原理

3.2.2 BP神经网络算法优缺点

3.3 一致性系数

3.4 网格搜索算法

第4章 建模过程及效果评价

4.1 数据来源及指标选择

4.2 指标筛选

4.3 建模过程

4.4 模型泛化能力检验

4.5 XGBoost 模型与神经网络模型预测结果对比

4.6 模拟交易策略构建

第5章总结与展望

5.1 结论

5.2 进一步工作的方向

参考文献

附录A 技术指标及实验数据

致谢

个人简历及在读期间发表的学术论文与研究成果