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【中文期刊】 赵澄 秦楚 等 《上海管理科学》 2023年45卷3期 117-124页
【摘要】 包含丰富种类衍生变量的股票数据有利于更全面地分析市场变化,但其同时包含连续和离散数据,难以充分利用,并且高维数据的训练效率不高,且各维度之间存在不同程度的相关性,使得机器学习预测的效果欠佳.对此,研究提出了一种两阶段降维方法,通过结合无监督...
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【中文期刊】 孟坤 李丽 《河北北方学院学报(自然科学版)》 2016年32卷5期 55-60页
【摘要】 目的 基于ARMA模型的基本理论,建立合理的ARMA模型,以上证综合指数为例对股票价格进行拟合预测和实证分析.方法 首先,利用Eviews软件对原始数据序列进行单位根检验,判断原始数据序列是否具有平稳性;若非平稳,则需对原始序列作一阶差分处...
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