基于CART和相似股的股票價(jià)格走勢預(yù)測算法研究
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目前預(yù)測股票價(jià)格大多都基于單支股票的歷史價(jià)格數(shù)據(jù)，并試圖找出其股價(jià)變化規(guī)律，訓(xùn)練出可預(yù)測價(jià)格的模型。但實(shí)際股票價(jià)格的波動會受眾多社會實(shí)時(shí)因素和投資者行為的影響，因此基于歷史數(shù)據(jù)的股票價(jià)格預(yù)測模型往往失效。為此，本文研究2100支股票中具有相似歷史價(jià)格變化的股票，并基于時(shí)間序列窗口滑動獲得用于預(yù)測模型的訓(xùn)練的數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)，使用決策樹CART（Classification and Regres-sion Trees）對預(yù)測結(jié)果數(shù)據(jù)做出判別。并與經(jīng)典的時(shí)間序列分析模型ARMA（Auto regressive Moving Average ModeD對股票價(jià)格走勢預(yù)測的結(jié)果進(jìn)行分析比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的方法預(yù)測結(jié)果的有效性。
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