使用随机森林算法实现优质股票的选择

发布时间：2018-07-04 13:31

  本文选题：随机森林 + 股票选择　； 参考：《首都经济贸易大学学报》2014年02期

【摘要】：文章通过比较分析价值策略和成长策略,提出了以价值成长投资策略(GARP)理念为基础的选股模型指标体系,选用了2012年1月至2013年2月间360多支股票的4406个样本数据,通过等频算法对数据进行离散化预处理后,使用随机森林算法实现了较高正确率的股票分类,投资者可以据此判断是否继续持有股票。通过分析优选后的股票在行业平均收益、最值方面的实际表现,验证了该量化选股模型性能优异。
[Abstract]:Based on the comparative analysis of value strategy and growth strategy, this paper puts forward an index system of stock selection model based on the concept of value growth investment strategy (GARP), and selects 4406 sample data of 360 stocks from January 2012 to February 2013. After discretization of the data is preprocessed by the equal-frequency algorithm, a high accuracy stock classification is realized by using the stochastic forest algorithm, according to which investors can judge whether or not they continue to hold stocks. The performance of the model is proved to be excellent by analyzing the actual performance of the industry average income and the best value of the stock after the optimal selection.
【作者单位】： 首都经济贸易大学统计学院;台湾辅仁大学统计资讯学系;
【基金】：国家自然科学基金面上项目《基于预测建模的宏观经济时间序列结构变化研究》(项目编号71071022)
【分类号】：F224;F830.91

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本文编号：2096232