基于机器学习的股票预测研究综述

作者：张倩倩; 林天华; 祁旭阳; 赵霞

来源：河北省科学院学报, 2020, 37(04): 15-21.

DOI：10.16191/j.cnki.hbkx.2020.04.003

• 股票预测
• 神经网络
• 时间序列
• 机器学习

越来越多的学者投入到股市预测的研究中,探求股市发展规律,也不断有新的科学技术应用到股市预测,以求能够预先掌握其发展趋势。本文对各种股票预测方法研究进行综述。介绍了基于传统时间序列、隐马尔可夫模型等传统预测模型,以及基于机器学习、深度学习的决策树、神经网络、组合模型等新型创新模型,并介绍了各模型的优缺点,总结了基于神经网络的股票预测模型的基本步骤。最后,对股票预测研究方法做出总结与展望。

• 单位
  河北经贸大学