【摘 要】
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证券市场高度的非线性和时变性,使其趋势预测成为一个极富有挑战的问题,也为机器学习带来了广阔的舞台,检验并促进机器学习技术的进步。另一方面,随着改革开放的深入,证券市
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证券市场高度的非线性和时变性,使其趋势预测成为一个极富有挑战的问题,也为机器学习带来了广阔的舞台,检验并促进机器学习技术的进步。另一方面,随着改革开放的深入,证券市场在我国社会经济工作中的地位越来越重要,个人投资者比率长期居高不下,证券市场的预测也是维护市场稳定健康发展的一个重要课题。拐点预测是证券市场预测中的一个热点问题,已有预测方法存在许多有待改进之处。本文针对已有方法的不足,基于技术分析理论和金融文本分析,分别提出MMF-PLR-RF和CA-RF两个拐点信号预测模型,并通过实验验证模型的有效性和优越性。首先,针对股票拐点预测模型IPLR-WSVM框架的不足,本文分别对其拐点生成方式、分类算法、交易信号决策三个方面进行改进,提出PLR-RF模型,获得更多有价值信息,过滤虚假拐点。接着应用多模型融合方法,分别从3个技术分析理论中提取核心特征,使用PLR-RF进行训练,最后将预测结果进行融合,得到基于多模型融合的股票交易信号预测模型MMF-PLR-RF。其次,本文从互联网搜集大量证券投资领域语料用以训练词向量,并使用词典自动扩充技术得到领域情感词典。通过应用扩充后的领域情感词典,本文给出了投资者情感指数和公告评论情感模型CA-RF,对评论文本进行量化,为投资者提供更全面的指导。在长达2年的一组随机选取的股票投资实验中,MMF-PLR-RF模型取得了比PLR-RF更稳定的收益,相比IPLR-WSVM,MMF-PLR-RF在各指标上均有了明显提升,表明了MMF-PLR-RF模型的有效性和优越性。三只股票上的实例分析显示,投资者情感指数与成交量指标存在较强相关性,在实际投资中有重要指导意义。实验也表明公告评论情感模型CA-RF能有效识别重要公告信息,解释技术分析无法预测的突发性拐点,进一步提升模型收益。
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