机器学习背景下中国股票市场繁荣度预测

作者：刘美欣

来源：中国市场, 2023, (27): 51-56.

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2023.27.051

• 机器学习
• 市场繁荣度
• 非线性模型

股市预测是金融学的核心问题之一，文章使用上证综指作为中国股市繁荣度指标的代理指标，选用货币政策、实体经济指标、其他资本市场价格、进出口等宏观变量作为特征，比较Lasso回归、Ridge回归、弹性网络回归、贝叶斯岭回归、SVM、KNN、随机森林、XGBoost、神经网络等常见机器学习算法对中国股票市场繁荣度的预测表现。

• 单位
  中国社会科学院大学