基于特征优化与损失函数改进的股票预测模型

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摘要：对于股票趋势的准确预测具有重要的商业价值，将股票趋势预测任务转化为二元分类问题，提出了一种基于改进损失函数的股票预测方法，使用小波变换对原始数据进行去噪处理，通过随机森林算法对技术指标进行筛选。实验选择了沪深300等指数与个股，对提出的改进方案进行验证，结果表明改进后的预测模型仅使用15个技术指标作为输入特征，对于不同市场的指数与个股仍然具有很好的预测能力，模型平均准确率达到60.6%，平均精确率达到62.2%。（剩余4056字）

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