随机森林模型选股matlab代码-Major-Project-Final:使用趋势确定性数据准备比较用于股票价格预测和股票指数走势的机器学习算

随机森林模型选股matlab代码使用趋势确定性数据准备技术比较用于股票预测和股票指数走势的机器学习算法。 如果您喜欢演示文稿而不是自述文件，我们建议您查看该项目 :triangular_flag: 目录 :light_bulb: 介绍 2014年，来自苹果公司的SCPD学生Di Xinjie Di提交了一篇论文，重点是预测一家公司近期的股价走势。 特征空间源自股票本身的时间序列，并关注过去价格的潜在变动。 树算法被应用于特征选择，它表明股票技术指标的一个子集对于预测股票趋势至关重要。 实验结果表明，使用 SVM 算法预测 3-10 天平ASP格趋势的准确率超过 70%。 Jigar Patel、Sahil Shah、Priyank Thakkar、K. Kotecha在Elsevier出版公司旗下的Expert Systems with Applications期刊上发表的另一篇论文引用自Patel, J. 等人。 使用趋势确定性数据准备和机器学习技术预测股票和股价指数走势。 Expert Systems with Applications (2014)解决了预测印度股票市场股票和股票价格指数运动方向的问题。 该论文将人工神经网络 (AN