【摘 要】
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针对目前股票趋势预测中随机森林算法无法对特征进行选择问题,提出一种离散二进制粒子群算法与随机森林算法相结合的混合算法。计算不同的技术指标作为输入特征,每一个特征都
【基金项目】
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国家自然科学青年基金资助项目(61501158).
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针对目前股票趋势预测中随机森林算法无法对特征进行选择问题,提出一种离散二进制粒子群算法与随机森林算法相结合的混合算法。计算不同的技术指标作为输入特征,每一个特征都有4个不同时间跨度:3,5,10,15天,然后用离散二进制粒子群算法对特征进行优化选择。采用苹果公司、亚马逊公司、微软公司的股票历史数据进行仿真实验,实验结果与随机森林算法相比,准确率显著提高,苹果公司股票趋势预测的准确率达到93.0%,亚马逊公司达到90.5%,微软公司达到90.4%。
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