随机森林模型选股matlab代码使用趋势确定性数据准备技术比较用于股票预测和股票指数走势的机器学习算法。
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目录
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介绍
2014年，来自苹果公司的SCPD学生Di
Xinjie
Di提交了一篇论文，重点是预测一家公司近期的股价走势。
特征空间源自股票本身的时间序列，并关注过去价格的潜在变动。
树算法被应用于特征选择，它表明股票技术指标的一个子集对于预测股票趋势至关重要。
实验结果表明，使用
SVM
算法预测
3-10
天平ASP格趋势的准确率超过
70%。
Jigar
Patel、Sahil
Shah、Priyank
Thakkar、K.
Kotecha在Elsevier出版公司旗下的Expert
Systems
with
Applications期刊上发表的另一篇论文引用自Patel,
J.
等人。
使用趋势确定性数据准备和机器学习技术预测股票和股价指数走势。
Expert
Systems
with
Applications
(2014)解决了预测印度股票市场股票和股票价格指数运动方向的问题。
该论文将人工神经网络
(AN
2021-11-19 15:20:59
6.57MB
1
股票评估工具
此回购包含一组工具，投资者可以使用这些工具来更好地了解他/她感兴趣的股票。它不建议买卖股票，而是有助于形成对股票的有根据的猜测。潜在的未来股价走势，并因此对要分析的股票做出买/卖/持有决定。
这里包括的工具不是唯一可以使用的工具。 之所以将它们包括在内，是因为我相信没有任何一种工具或模型可以充分理解导致股价波动的所有因素。
此仓库中包含的工具集可分为：
工具-EMA信号，布林带。
-通过YahoofFinancials和YFinance API使用财务数据。
-ARIMA随机森林。
-随机森林。
模型-LSTM。
模型-蒙特卡洛模拟。
-NLP情感分析。
模型-基于Markowitz的Efficient Frontier和CVaR。
我相信，通过将上述分析工具一起使用，就可以对未来的股价做出正确的预测。
如何使用储存库
没有预定义的方式来使用存储库中包
2021-11-13 17:34:42
4.79MB
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不需要任何服务器特权，更不需要动态创建XML即可实现数据库动态读取数据显示走势图的小插件，效果可以看www。zgncpzsw。com的行情版块。
2021-10-17 22:36:37
9KB
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StockAnalysisWebApp
这是一个股票分析Python Flask Web应用程序，可让您使用传统的统计方法（例如ARIMA，HoltWinters以及GBM等）来预测短期股价走势
功能的完整列表是：-
...分析>烛台图
...分析>记录每日收益
...分析>相对强度指数表（RSI）
...分析>移动平均收敛散度（MACD）
...分析>布林带图
...分析>多因素股票筛选和排名
...预测>移动平均线预测（单变量）
...预测>自动ARIMA + GARCH预测（单变量）
...预测>自动停止冬季预报（单变量）
...预测>向量自动回归预测（多变量）
...预测>几何布朗运动（GBM）预测（多变量）
...预测> Bootstrap抽样预测（多变量）
...预测>最佳风险收益的投资组合权重
此应用程序的有效“实时”版本托管在Pythonanywhere
2021-10-04 20:45:58
8.4MB
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