基于高送转股票预测的集成模型的股票预测方法

摘要

本发明提供一种基于高送转股票预测的集成模型的股票预测方法，包括步骤：S1：建立高送转股票预测的集成模型；S2：确定个体分类器；S3：利用差分进化算法对个体分类器的参数进行优化；S4：对数据进行预处理，对数据进行因子筛选和因子合成；S5：利用数据集对个体分类器进行训练；S6：利用训练后的个体分类器对数据集进行预测；S7：采用线性模型作为元学习器，利用新的训练集对线性模型进行训练；S8：利用训练后的个体分类器进行预测获得初步预测结果；再将初步预测结果输入训练后的线性模型获得最终预测结果。本发明是一种基于高送转股票预测的集成模型的股票预测方法，集成模型得到更好的训练，进一步确保投资的安全性。