揭示股票市场运行规律一直是研究的热点,近些年机器学习方法在股票预测方面取得了不错的进展,相较于传统的基本面分析、技术分析等方法,显示了独特的优势。从股票预测研究的主要问题、特征工程和机器学习算法应用等三个方面,对近年来该领域的主要文献进行总结,并针对每种算法在应用中的特点与不足进行评述。围绕目前机器学习在股票预测上遇到的主要问题,从迁移学习、特征工程、深度学习模型融合等方面进行了深入的分析与展望。
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