使用机器学习进行财务预测：价格与回报-研究论文
使用机器学习工具预测股价的定向运动已经吸引了大量研究。 定向预测模型中两个最常见的输入特征是股票价格和回报。 前者和后者变量之间的选择通常是主观的。 在本研究中，我们比较了股票价格和回报作为方向预测模型中输入特征的有效性。 我们使用十家美国大盘股公司的 10 年历史数据对两个输入特征进行了广泛的比较。 我们采用四种流行的分类算法作为我们研究中使用的预测模型的基础。 结果表明，股票价格是比回报更有效的独立输入特征。 当我们向输入特征集添加技术指标时，股票价格和回报的有效性相等。 我们得出结论，在预测价格变动方向时，价格通常是比返回值更有效的输入特征。 我们的结果应该有助于对将机器学习模型应用于股票价格预测感兴趣的研究人员和从业者。
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