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使用随机森林算法实现优质股票的选择

2014-03-12分类号:F224;F830.91

【作者】曹正凤  纪宏  谢邦昌  
【部门】首都经济贸易大学统计学院  台湾辅仁大学统计资讯学系  
【摘要】文章通过比较分析价值策略和成长策略,提出了以价值成长投资策略(GARP)理念为基础的选股模型指标体系,选用了2012年1月至2013年2月间360多支股票的4406个样本数据,通过等频算法对数据进行离散化预处理后,使用随机森林算法实现了较高正确率的股票分类,投资者可以据此判断是否继续持有股票。通过分析优选后的股票在行业平均收益、最值方面的实际表现,验证了该量化选股模型性能优异。
【关键词】随机森林  股票选择  股票投资  价值成长投资策略
【基金】国家自然科学基金面上项目《基于预测建模的宏观经济时间序列结构变化研究》(项目编号71071022)
【所属期刊栏目】首都经济贸易大学学报
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