机器学习背景下中国股票市场繁荣度预测

摘要：

股市预测是金融学的核心问题之一,文章使用上证综指作为中国股市繁荣度指标的代理指标,选用货币政策、实体经济指标、其他资本市场价格、进出口等宏观变量作为特征,比较Lasso回归、Ridge回归、弹性网络回归、贝叶斯岭回归、SVM、KNN、随机森林、XGBoost、神经网络等常见机器学习算法对中国股票市场繁荣度的预测表现.

关键词：机器学习、市场繁荣度、非线性模型

分类号：F830.91(金融、银行)

资助基金：国家重点研发计划2018YFA0703900

在线出版日期：2023-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：51-56