基于模型树的沪深300指数预测

来源 :智能计算机与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：swangel

【摘要】

：

针对当前智能算法对证券数据预测准确度不高,以及基于最小损失函数的模型树(Model Tree based on Least Loss Function,M TLLF)预测模型不适用于证券数据的预测的问题,本文提

【作者】

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林天华祁旭阳张倩倩赵霞

【机构】

：

河北经贸大学信息技术学院,河北经贸大学经管实验中心

【出处】

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智能计算机与应用

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

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机器学习模型树分裂算法沪深300指数预测 Machine learning Model tree Split algorithm CSI 300 inde

【基金项目】

：

河北省自然科学基金(F2019207061)

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针对当前智能算法对证券数据预测准确度不高,以及基于最小损失函数的模型树(Model Tree based on Least Loss Function,M TLLF)预测模型不适用于证券数据的预测的问题,本文提出基于最大离差分裂算法的模型树预测方法 (M odel Tree based on Deviation M aximization,M TDM)。使用两组包含完整牛熊市的沪深300指数日收盘价数据进行分组实验验证,得到的均方误差MSE(Mean Squared Error)分别为0.000058和0

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