股票数据具有非线性和复杂性等特点,单一模型预测效果不佳,针对此问题,提出一种RF-LSTM组合模型,用于预测股票的收盘价.首先,利用Tushare财经数据包获取股票数据,构建特征集,并对数据进行归一化处理;其次,考虑到多特征之间存在高度的非线性和信息冗余问题,利用随机森林(RF)选择最优特征集,降低数据维度和训练复杂度;最后...
首先,RF-LSTM组合模型利用随机森林模型对股票价格特征进行提取和预测。随机森林是一种基于集成学习的分类与回归算法,具有高度的灵活性和鲁棒性。通过构建多个决策树,并利用投票机制进行预测,随机森林能够有效地克服过拟合和欠拟合问题。在股票价格预测中,随机森林模型可以利用历史数据中的各种特征来进行价格预测。 其次,RF...
股票数据具有非线性和复杂性等特点,单一模型预测效果不佳,针对此问题,提出一种RF-LSTM组合模型,用于预测股票的收盘价.首先,利用Tushare财经数据包获取股票数据,构建特征集,并对数据进行归一化处理;其次,考虑到多特征之间存在高度的非线性和信息冗余问题,利用随机森林(RF)选择最优特征集,降低数据维度和训练复杂度;最后...