【摘 要】
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股票市场是一个变量关系错综复杂的非线性系统，股市走势预测是金融学、统计学、机器学习等多学科交叉研究的热点学术问题，如何能够较为准确地预测其未来价格或趋势走向是非常值得研究的课题。股市走势并不完全由自身内在规律决定，也受到投资者的关注度的影响。论文提出了基于百度指数和随机森林模型的上证综指走势预测方法，建立了上证综指收盘值的回归预测模型和上证综指收盘值涨跌分类预测模型，论文的主要工作如下：
①提出了以股票搜索词的百度指数为指标的投资者关注度因素，实现了投资者关注度的量化及其与上证综指走势预测的结合
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股票市场是一个变量关系错综复杂的非线性系统，股市走势预测是金融学、统计学、机器学习等多学科交叉研究的热点学术问题，如何能够较为准确地预测其未来价格或趋势走向是非常值得研究的课题。股市走势并不完全由自身内在规律决定，也受到投资者的关注度的影响。论文提出了基于百度指数和随机森林模型的上证综指走势预测方法，建立了上证综指收盘值的回归预测模型和上证综指收盘值涨跌分类预测模型，论文的主要工作如下：
①提出了以股票搜索词的百度指数为指标的投资者关注度因素，实现了投资者关注度的量化及其与上证综指走势预测的结合。
②建立了一种基于百度指数和随机森林的上证综指回归预测模型。该模型通过时差相关分析法对股票搜索关键词进行筛选，并结合上证综指属性的数据构建随机森林回归预测模型。采用网格搜索在交叉验证的基础上寻找最优参数，通过拟合系数验证最优参数设置下模型的拟合效果。与传统的KNN，SVM经典回归模型相比，该模型的预测误差有明显的下降。同时，通过与无百度指数的随机森林回归预测模型实验对比，该模型具有更高的精确度和更好的拟合效果，证明了百度指数对于该模型预测的高度有效性。
③建立了一种基于百度指数和随机森林的上证综指分类预测模型。在领先搜索关键词优化的基础上，进一步提出了基于RF-RFE和交叉验证的特征选择方法，选择出适合论文模型的最优特征子集，采用网格搜索在交叉验证的基础上寻找最优参数，通过袋外误差OOB值，精确度和F1值验证最优参数设置下模型的预测效果。通过有无百度指数的对比实验，验证了加入百度指数后，分类模型预测精度、F1值更高，同时，与MLP感知器、GBDT梯度提升决策树模型实验对比，结果也证明了该模型的预测效果优于其他模型。
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