首页> 中文期刊>计算机与数字工程 >基于XGBoost的股指涨跌预测策略研究

基于XGBoost的股指涨跌预测策略研究

     

摘要

量化投资作为一种投资管理的新方法,在欧美国家发展已达40年之久,在国内也受到较大关注。论文对沪深300股票的数据进行预测,依据年度财务报告数据进行分析,采用XGBoost算法建立模型,基于网格搜索算法得出最佳权重,并分别对LR算法、随机森林算法、SVM算法和XGBoost算法进行分析,证明了XGBoost算法在预测的准确度上是较优的。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号