基于CART和相似股的股票價格走勢預測算法研究
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目前預測股票價格大多都基于單支股票的歷史價格數據，并試圖找出其股價變化規(guī)律，訓練出可預測價格的模型。但實際股票價格的波動會受眾多社會實時因素和投資者行為的影響，因此基于歷史數據的股票價格預測模型往往失效。為此，本文研究2100支股票中具有相似歷史價格變化的股票，并基于時間序列窗口滑動獲得用于預測模型的訓練的數據和預測數據，使用決策樹CART（Classification and Regres-sion Trees）對預測結果數據做出判別。并與經典的時間序列分析模型ARMA（Auto regressive Moving Average ModeD對股票價格走勢預測的結果進行分析比較，實驗結果驗證了本文提出的方法預測結果的有效性。
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