随着大数据时代的到来,仅凭主观性思维去研究股票市场略显无力,取而代之的是量化投资,量化投资利用编程语言等工具来构建机器学习算法,做到客观地分析数据,实现无限精力,概率取胜,纪律性强的自动化交易。考虑到上市公司的财务指标可以直观地反映公司的状况,本文年度财务指标作为输入变量,来预测股票的涨跌。进行随机森林(RM)、逻辑斯蒂(Logistic)、支持向量机(SVM)、平均神经网络(Neural network)和XGBoost模型训练测试,比较他们的准确性、敏感性和特异性。
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