股票预测相关模型

资 源 简 介

股票预测相关模型

详 情 说 明

股票预测是金融科技领域的核心课题之一，主要通过数学模型分析历史数据来预判未来价格走势。主流方法可分为三类：

传统时间序列模型 以ARIMA为代表的线性模型擅长捕捉趋势性和季节性，但难以处理股市的非线性特征。GARCH模型则专门针对波动率聚类现象建模。

机器学习方法 随机森林和XGBoost等树模型通过特征工程处理多维数据，支持向量回归(SVR)在高维空间寻找最优分离超平面。这类模型需要精心设计技术指标作为输入特征。

深度学习模型 LSTM神经网络因其记忆门机制成为处理时序数据的首选，CNN-LSTM混合架构可同时提取时空特征。Transformer模型近年也展现出强大的序列建模能力。

实际应用中常采用模型融合策略，例如将基本面分析因子与技术指标结合，或构建预测结果的加权集成模型。需特别注意过拟合问题，建议使用walk-forward验证代替简单交叉验证。