【摘 要】
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股票已经成为当下热门话题,而炒股即是卖出低于买入的股票价钱,从中获取利益。当今股市的变化无疑使风云涌动,其原因繁多复杂,风险和利益相伴而行,对股票的判断无疑考究股民
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股票已经成为当下热门话题,而炒股即是卖出低于买入的股票价钱,从中获取利益。当今股市的变化无疑使风云涌动,其原因繁多复杂,风险和利益相伴而行,对股票的判断无疑考究股民的背景知识和经验,而且众多股民在选择股票时,大多受主观因素影响而导致利益受损。但是这几年来机器学习快速发展,我们可以通过机器学习来克服股民在选股时背景知识和经验的局限性。机器学习通过模仿股民选股的行为,对已有的背景知识、历史数据进行分析综合、归纳从而建立一个模型。在股票的选择中,本文采取机器学习中的随机森林算法对股票的各项因子进行分析归纳整合,经过训练得到选股模型,最终挑选出优质股。该领域无疑为股票投资开启了一扇新的大门。
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