股票市场的集成预测方法研究

摘要

为了研究集中单一预测方法和组合预测方法的预测的效果。我们分别选取逻辑回归模型、决策树模型、多元神经网络三种单一的预测方法进行预测。为了提高金融股票预测价格的稳定性与有效性,我们把单一方法进行集成,采用随机森林和循环神经网络两种集合方法进行测定。结果表明集成预测的效果稍优于单一预测,而选取较好的单一方法进行集合预测会达到一个更好的效果,基于大数据的循环神经网络具有良好的自适应性和很强的学习能力,在对比的集中方法中是最有效的。