基于机器学习算法的金融市场趋势预测研究

摘要：

金融市场受到多种因素影响,具有强烈的非线性和时变性,当前方法无法准确描述金融市场趋势的变化特点,导致金融市场趋势预测偏差比较大,预测结果精度较低.为了提高金融市场趋势预测精度,设计了基于机器学习算法的金融市场趋势预测方法.采集金融市场趋势变化的历史样本数据,并对样本数据进行一定预处理;采用机器学习算法中的深度神经网络模型对历史数据进行建模;结合人工免疫算法和粒子群优化算法对深度神经网络预测模型的参数进行优化,构建金融市场趋势预测模型,输出最优解,完成金融市场趋势预测.测试结果表明,所提方法T值低于0.13、HR值高于0.95,对金融市场趋势预测精度更高,实用性更强.

关键词：趋势预测、金融市场、机器学习算法、参数优化、动态预测、预测模型

所属期刊栏目：45

分类号：TN911.1-34;TP391

在线出版日期：2022-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：83-87